فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان مشارکت و انفعال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان مشارکت و انفعال

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. ساختار لایه های ترنسفورمر
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 5. توجه خودی (Self-Attention)
• 6. توجه چند سری (Multi-Head Attention)
• 7. ورودی مدل های زبانی: توکن سازی
• 8. روش های توکن سازی: BPE, WordPiece
• 9. مدل های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 10. مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 11. مدل های مبتنی بر رمزگذار (Encoder-based Models)
• 12. مدل های مبتنی بر رمزگشا (Decoder-based Models)
• 13. مدل های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Models)
• 14. معرفی مدل BERT
• 15. کاربردهای BERT: فهم زبان طبیعی (NLU)
• 16. کاربردهای BERT: تولید زبان طبیعی (NLG)
• 17. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
• 18. فرآیند تنظیم دقیق
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 20. تنظیم دقیق برای طبقه بندی متن
• 21. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال
• 22. تنظیم دقیق برای خلاصه سازی متن
• 23. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 24. پارامترهای کلیدی در تنظیم دقیق
• 25. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 26. اندازه دسته (Batch Size)
• 27. تعداد دوره ها (Epochs)
• 28. بهینه سازها (Optimizers): Adam, SGD
• 29. تنظیم هایپرپارامترها
• 30. روش های تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 31. روش های تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی تصادفی (Random Search)
• 32. معرفی مدل GPT
• 33. معماری GPT
• 34. کاربردهای GPT: تولید متن خلاقانه
• 35. کاربردهای GPT: پاسخگویی به سوالات
• 36. کاربردهای GPT: تکمیل خودکار متن
• 37. تنظیم دقیق مدل GPT
• 38. تنظیم دقیق GPT برای وظایف خاص
• 39. تنظیم دقیق GPT برای تولید داستان
• 40. تنظیم دقیق GPT برای نوشتن کد
• 41. تنظیم دقیق GPT برای مکالمه
• 42. مفهوم کنترل مشارکت و انفعال
• 43. تاثیر پارامترهای ورودی بر خروجی
• 44. کنترل میزان خلاقیت در خروجی
• 45. تنظیم پارامتر دما (Temperature)
• 46. تاثیر پارامتر دما بر تنوع خروجی
• 47. تنظیم پارامتر Top-k Sampling
• 48. تاثیر پارامتر Top-k Sampling بر انتخاب توکن
• 49. تنظیم پارامتر Top-p (Nucleus) Sampling
• 50. تاثیر پارامتر Top-p Sampling بر انتخاب توکن
• 51. مقایسه پارامترهای دما، Top-k و Top-p
• 52. کاربرد عملی کنترل مشارکت و انفعال
• 53. تولید متن با سطوح مختلف جزئیات
• 54. تولید متن با سطوح مختلف رسمی بودن
• 55. تولید متن با سطوح مختلف خلاقیت
• 56. تنظیم دقیق برای سیستم های پرسش و پاسخ
• 57. طراحی سیستم های پرسش و پاسخ با کنترل خروجی
• 58. تنظیم دقیق برای سیستم های تولید محتوا
• 59. تولید مقالات علمی با سطوح مختلف عمق
• 60. تولید محتوای تبلیغاتی با سطوح مختلف جذابیت
• 61. تنظیم دقیق برای ربات های مکالمه (Chatbots)
• 62. طراحی ربات های مکالمه با شخصیت های متفاوت
• 63. کنترل لحن و سبک مکالمه
• 64. تنظیم دقیق برای سیستم های ترجمه ماشینی
• 65. بهبود کیفیت ترجمه با کنترل انفعال
• 66. تنظیم دقیق برای سیستم های خلاصه سازی
• 67. تولید خلاصه های کوتاه و بلند
• 68. تنظیم دقیق برای تولید کد برنامه نویسی
• 69. کنترل سطح پیچیدگی کد تولید شده
• 70. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل های زبانی
• 71. سوگیری در مدل های زبانی
• 72. روش های کاهش سوگیری
• 73. حفظ حریم خصوصی در داده های آموزشی
• 74. کاربرد مدل های زبانی در حوزه آموزش
• 75. ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
• 76. شخصی سازی فرآیندهای یادگیری
• 77. تولید سوالات امتحانی و تمرین ها
• 78. ارزیابی مدل های زبانی تنظیم دقیق شده
• 79. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، F1 Score
• 80. معیارهای ارزیابی برای تولید متن: Perplexity
• 81. معیارهای ارزیابی برای تولید متن: BLEU, ROUGE
• 82. ارزیابی کیفی خروجی مدل ها
• 83. تکنیک های پیشرفته تنظیم دقیق
• 84. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی (RLHF)
• 85. مفهوم بازخورد انسانی
• 86. مراحل RLHF
• 87. کاربرد RLHF در همسوسازی مدل با ارزش های انسانی
• 88. تنظیم دقیق برای درک بهتر زمینه (Context)
• 89. مدیریت پنجره زمینه (Context Window)
• 90. تکنیک های افزایش طول پنجره زمینه
• 91. تنظیم دقیق برای مدل های چندزبانه
• 92. تطبیق مدل برای زبان فارسی
• 93. چالش های تنظیم دقیق مدل ها برای زبان فارسی
• 94. آینده مدل های زبانی و تنظیم دقیق
• 95. مدل های زبانی بزرگتر و قدرتمندتر
• 96. تکنیک های جدیدتر تنظیم دقیق
• 97. کاربردهای نوظهور مدل های زبانی
• 98. نکات مهم در اجرای پروژه های تنظیم دقیق
• 99. برنامه ریزی و مدیریت منابع
• 100. انتخاب مدل پایه مناسب