فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر توجه در شبکه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر توجه در شبکه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه
• 3. مکانیسم توجه خودکار (Self-Attention) و کاربردهای آن
• 4. توجه چندسر (Multi-Head Attention) و مزایای آن
• 5. لایه های انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
• 6. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding) و اهمیت آن
• 7. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 8. توکن‌سازی (Tokenization) و روش‌های مختلف آن
• 9. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 10. خانواده مدل‌های BERT و معماری آن
• 11. نحوه استفاده از مدل‌های BERT برای وظایف مختلف
• 12. مدل‌های GPT و معماری مولد آن
• 13. کاربرد مدل‌های GPT در تولید متن
• 14. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 15. فرآیند Fine-tuning و تنظیم هایپرپارامترها
• 16. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 18. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف خاص
• 19. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 20. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات
• 21. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 22. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 23. Fine-tuning برای پرسش و پاسخ
• 24. Fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
• 25. Fine-tuning برای تصحیح املایی و نگارشی
• 26. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات شرعی (با رویکرد فقه رسمی)
• 27. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
• 28. Fine-tuning برای استخراج مفاهیم اقتصادی اسلامی
• 29. Fine-tuning برای تولید محتوای تاریخی مستند (با چارچوب رسمی)
• 30. Fine-tuning برای بهبود سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت حریم خصوصی)
• 31. Fine-tuning برای تشخیص احساسات در متن (با رویکرد فرهنگی)
• 32. Fine-tuning برای تولید متون حقوقی (با رعایت قوانین)
• 33. Fine-tuning مدل‌های زبانی با استفاده از LoRA
• 34. روش‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 35. آشنایی با تکنیک‌های Quantization
• 36. استفاده از QLoRA برای Fine-tuning کارآمد
• 37. Fine-tuning مدل‌های بزرگ با منابع محدود
• 38. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 39. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 40. انتخاب معیارهای مناسب برای ارزیابی
• 41. تفسیر نتایج ارزیابی
• 42. اشکالات رایج در Fine-tuning و راهکارهای آن
• 43. مدیریت Overfitting و Underfitting
• 44. تنظیم Learning Rate و زمان آموزش
• 45. استفاده از تکنیک‌های Regularization
• 46. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 47. نیاز به منابع محاسباتی بالا
• 48. مدیریت حافظه در طول آموزش
• 49. نکات فنی برای Fine-tuning موفق
• 50. استفاده از کتابخانه‌های محبوب (Hugging Face Transformers)
• 51. تنظیم محیط توسعه برای Fine-tuning
• 52. ذخیره و بارگذاری مدل‌های Fine-tuned
• 53. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 54. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 55. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 56. پیش‌داوری‌ها (Bias) در مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش آن
• 57. شناسایی و کاهش Bias در داده‌های آموزشی
• 58. تکنیک‌های تنظیم مدل برای کاهش Bias
• 59. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای سبک‌های نوشتاری خاص
• 60. دستیابی به سبک رسمی و اداری
• 61. دستیابی به سبک علمی و دانشگاهی
• 62. دستیابی به سبک محاوره‌ای (با رعایت حدود شرعی)
• 63. دستیابی به سبک ادبی و هنری (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 64. Fine-tuning برای تولید محتوای داستانی (با رعایت موازین)
• 65. Fine-tuning برای نوشتن شعر (با رعایت چارچوب‌های شرعی و عرفی)
• 66. Fine-tuning برای تولید سناریوهای آموزشی
• 67. Fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی (با رعایت ضوابط)
• 68. Fine-tuning برای تولید کپشن شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب)
• 69. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات متداول (FAQ)
• 70. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم دینی
• 71. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه تاریخ اسلام
• 72. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه اقتصاد اسلامی
• 73. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه اخلاق اسلامی
• 74. Fine-tuning برای ایجاد دستیارهای مجازی تخصصی
• 75. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه بهداشت و سلامت (با چارچوب وزارت بهداشت)
• 76. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه فنی و مهندسی
• 77. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم پایه
• 78. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم انسانی (با رویکرد اسلامی)
• 79. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه هنر (با رعایت چارچوب)
• 80. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه زبان و ادبیات فارسی
• 81. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه مطالعات اجتماعی
• 82. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه کشاورزی
• 83. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه معماری و شهرسازی
• 84. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه مدیریت
• 85. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه حقوق
• 86. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم سیاسی (با چارچوب رسمی)
• 87. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه روابط بین‌الملل (با چارچوب رسمی)
• 88. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه روانشناسی (با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی)
• 89. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم تربیتی
• 90. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه کارآفرینی
• 91. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه گردشگری (با چارچوب فرهنگی)
• 92. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه محیط زیست
• 93. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه انرژی
• 94. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه حمل و نقل
• 95. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه ارتباطات
• 96. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه فناوری اطلاعات
• 97. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه هوش مصنوعی
• 98. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه رباتیک
• 99. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه فضایی
• 100. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه نظامی (با چارچوب دفاعی)