فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع fine-tuning: لحن و سبک در مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع fine-tuning: لحن و سبک در مدل‌های زبانی

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 و مفهوم Fine-tuning
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. اصول اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. مفاهیم کلیدی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 5. انواع روش‌های Fine-tuning
• 6. Fine-tuning نظارت‌شده (Supervised Fine-tuning)
• 7. Fine-tuning بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
• 8. Fine-tuning نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised Fine-tuning)
• 9. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
• 10. تنظیم دقیق پارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 11. تنظیم دقیق لایه‌های مدل (Layer-wise Fine-tuning)
• 12. تنظیم دقیق پارامترهای کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 13. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 14. روش QLoRA
• 15. روش Adapter-based Fine-tuning
• 16. روش Prefix-Tuning
• 17. روش Prompt-Tuning
• 18. روش P-Tuning
• 19. استفاده از مجموعه داده‌های مناسب برای Fine-tuning
• 20. اهمیت کیفیت داده‌ها در Fine-tuning
• 21. پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)
• 22. پاک‌سازی داده‌ها
• 23. نرمال‌سازی داده‌ها
• 24. توکن‌سازی (Tokenization)
• 25. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 26. استراتژی‌های جمع‌آوری داده
• 27. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 28. برچسب‌گذاری داده‌ها (Data Labeling)
• 29. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 30. معیارهای ارزیابی در Fine-tuning
• 31. دقت (Accuracy)
• 32. دقت و بازیابی (Precision & Recall)
• 33. امتیاز F1 (F1-Score)
• 34. Perplexity
• 35. BLEU Score
• 36. ROUGE Score
• 37. METEOR Score
• 38. ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
• 39. نمونه‌سازی و ارزیابی خروجی مدل
• 40. تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) مدل
• 41. کاربردهای Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 42. Fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
• 43. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 44. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 45. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 46. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 47. Fine-tuning برای تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 48. Fine-tuning برای تحلیل گفتمان
• 49. Fine-tuning برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 50. Fine-tuning برای توسعه دستیارهای مجازی
• 51. Fine-tuning برای تولید کد
• 52. Fine-tuning برای اصلاح و بازنویسی متن
• 53. Fine-tuning برای حفظ لحن و سبک خاص
• 54. شناسایی و مدیریت لحن در مدل‌های زبانی
• 55. انواع لحن در متون (رسمی، غیررسمی، علمی، ادبی)
• 56. تکنیک‌های Fine-tuning برای کنترل لحن
• 57. نقش داده‌های آموزشی در تعیین لحن
• 58. استفاده از برچسب‌های لحن در داده‌ها
• 59. Fine-tuning برای تقلید سبک نویسندگان
• 60. شناسایی و تحلیل سبک نوشتاری
• 61. تکنیک‌های Fine-tuning برای تقلید سبک
• 62. کاربرد Fine-tuning در حفظ سبک برند
• 63. مدیریت سبک در ارتباطات سازمانی
• 64. Fine-tuning برای ایجاد شخصیت‌های داستانی
• 65. توسعه شخصیت‌های مجازی با لحن و سبک منحصر به فرد
• 66. چالش‌های Fine-tuning
• 67. Overfitting و Underfitting در Fine-tuning
• 68. کاهش Overfitting
• 69. افزایش Underfitting
• 70. انتخاب مدل پایه مناسب (Base Model Selection)
• 71. مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز (Open-source LLMs)
• 72. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 73. مسائل مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 74. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning
• 75. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 76. کشف و کاهش سوگیری
• 77. تولید محتوای مضر یا نامناسب
• 78. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 79. نقش قوانین و مقررات در Fine-tuning
• 80. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
• 81. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 82. حدود شرعی در تولید محتوا
• 83. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 84. ملاحظات فنی و محاسباتی
• 85. نیازهای سخت‌افزاری برای Fine-tuning
• 86. مدیریت منابع محاسباتی
• 87. استفاده از GPU و TPU
• 88. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning
• 89. مراحل پیاده‌سازی عملی Fine-tuning
• 90. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌ها (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face)
• 91. تنظیم محیط توسعه
• 92. اجرای فرآیند Fine-tuning
• 93. مانیتورینگ و ارزیابی مستمر
• 94. بازنگری و تکرار فرآیند
• 95. نمونه‌های موردی (Case Studies) موفق Fine-tuning
• 96. بررسی پروژه‌های موفق در ایران
• 97. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
• 98. آیندهٔ Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 99. توسعهٔ روش‌های PEFT
• 100. Fine-tuning چندوجهی (Multimodal Fine-tuning)