فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Discourse-Aware Language Modeling

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Discourse-Aware Language Modeling

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی و معماری‌های پیشرفته
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آگاه از گفتمان (Discourse-Aware)
• 3. فهم ساختار و روابط در متن
• 4. شناخت عناصر گفتمان در مدل‌سازی زبانی
• 5. پردازش زبان طبیعی و اهمیت آن در مدل‌های زبانی
• 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 7. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 8. مدل‌سازی آماری زبان و مفاهیم کلیدی
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
• 10. مزایا و معایب مدل‌های N-gram
• 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 14. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 15. معماری ترنسفورمر (Transformer) و مکانیزم توجه (Attention)
• 16. خود-توجهی (Self-Attention) و انواع آن
• 17. پردازش موازی در مدل‌های ترنسفورمر
• 18. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 19. معرفی مدل‌های GPT و BERT
• 20. تفاوت‌های کلیدی بین GPT و BERT
• 21. Fine-tuning چیست و چرا مهم است؟
• 22. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 23. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
• 24. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 25. روش‌های بهینه‌سازی در Fine-tuning
• 26. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 27. استفاده از تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
• 28. مدیریت داده‌های آموزشی برای Fine-tuning
• 29. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سفارشی
• 30. برچسب‌گذاری داده‌ها و کیفیت آن
• 31. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 32. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 33. معیارهای ارزیابی متداول در پردازش زبان طبیعی
• 34. شاخص‌های ارزیابی برای وظایف زبانی خاص
• 35. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل
• 36. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 37. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 38. تولید متن خبری و تحلیلی
• 39. تولید متن فنی و علمی
• 40. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 41. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 42. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 43. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
• 44. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 45. مبانی ترجمه ماشینی عصبی
• 46. بهبود ترجمه ماشینی با Fine-tuning
• 47. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 48. مدل‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر متن
• 49. Fine-tuning برای درک مطلب
• 50. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 51. طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)
• 52. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 53. تشخیص اسپم (Spam Detection)
• 54. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 55. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 56. استخراج روابط (Relation Extraction)
• 57. Fine-tuning برای وظایف تولید دیالوگ و چت‌بات
• 58. طراحی و توسعه چت‌بات‌های مکالمه‌ای
• 59. مدیریت حالت در مکالمات
• 60. Fine-tuning برای لحن مدل‌های زبانی (Tone Adaptation)
• 61. شناخت انواع لحن در متن
• 62. تکنیک‌های Fine-tuning برای تعدیل لحن
• 63. تولید متن با لحن رسمی و اداری
• 64. تولید متن با لحن دوستانه و غیررسمی
• 65. تولید متن با لحن آموزشی و علمی
• 66. تولید متن با لحن ترغیبی و تبلیغی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 67. تولید متن با لحن ادبی و هنری (با رعایت چارچوب شرعی)
• 68. Fine-tuning با استفاده از داده‌های محدود (Few-shot Learning)
• 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در Fine-tuning
• 70. استفاده از تکنیک‌های Prompt Engineering
• 71. طراحی پرسش‌های مؤثر برای Fine-tuning
• 72. بهینه‌سازی Prompt برای وظایف خاص
• 73. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 74. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های بسیار بزرگ
• 75. روش‌های کارآمد برای Fine-tuning LLMs
• 76. Fine-tuning با استفاده از تکنیک LoRA
• 77. Fine-tuning با استفاده از تکنیک QLoRA
• 78. Fine-tuning برای کاربردهای سازمانی و صنعتی
• 79. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای آموزشی
• 80. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های پشتیبانی مشتری
• 81. کاربرد Fine-tuning در تحلیل داده‌های متنی
• 82. کاربرد Fine-tuning در بهبود رابط‌های کاربری زبانی
• 83. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 84. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب و مضر
• 85. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند Fine-tuning
• 86. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های Fine-tuned
• 87. آیندهٔ Fine-tuning و مدل‌های زبانی آگاه از گفتمان
• 88. روندهای نوظهور در Fine-tuning
• 89. توسعهٔ مدل‌های زبانی با قابلیت درک عمیق‌تر گفتمان
• 90. نقش Fine-tuning در هوشمندسازی فراگیر
• 91. جمع‌بندی مباحث و مسیرهای پیش رو