کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری نمایش پرامپت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری نمایش پرامپت

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 تنظیم دقیق
• 2. مفاهیم پایه در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 3. معماری مدل‌های ترنسفورمر برای تنظیم دقیق
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 5. اصول نمایش پرامپت (Prompt Engineering)
• 6. تکنیک‌های بهینه‌سازی نمایش پرامپت
• 7. ارتباط بین نمایش پرامپت و تنظیم دقیق
• 8. انواع روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 9. تنظیم دقیق مبتنی بر وظیفه (Task-specific Fine-tuning)
• 10. تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Fine-tuning)
• 11. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Fine-tuning)
• 12. تنظیم دقیق پارامترهای کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 13. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 14. تنظیم دقیق با QLoRA
• 15. معرفی AdaLoRA
• 16. تنظیم دقیق با Prefix Tuning
• 17. تنظیم دقیق با P-Tuning
• 18. تنظیم دقیق با Prompt Tuning
• 19. مزایا و معایب روش‌های PEFT
• 20. انتخاب روش مناسب تنظیم دقیق
• 21. مراحل اجرای تنظیم دقیق
• 22. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 23. مجموعه داده‌های عمومی برای تنظیم دقیق
• 24. مجموعه داده‌های اختصاصی برای تنظیم دقیق
• 25. استانداردهای کیفیت داده‌ها در تنظیم دقیق
• 26. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 27. برچسب‌گذاری داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 28. مدیریت داده‌های نامتعادل
• 29. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده
• 30. معیارهای سنجش عملکرد مدل‌های زبانی
• 31. دقت، فراخوانی و امتیاز F1
• 32. Perplexity و BLEU Score
• 33. ROUGE Score برای خلاصه‌سازی
• 34. Metricهای مخصوص وظایف (Task-specific Metrics)
• 35. طراحی آزمایش برای ارزیابی
• 36. استفاده از داده‌های تست مجزا
• 37. ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
• 38. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 39. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 40. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 41. اندازه بچ (Batch Size)
• 42. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 43. تنظیم پارامترهای PEFT
• 44. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 45. استفاده از سخت‌افزار مناسب
• 46. توزیع آموزش بر روی چندین GPU
• 47. آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 48. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 49. Quantization برای کاهش حجم مدل
• 50. Knowledge Distillation
• 51. کاربردهای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 52. تولید متن خلاقانه
• 53. پاسخ به پرسش‌های تخصصی
• 54. خلاصه‌سازی متون
• 55. ترجمه ماشینی
• 56. تحلیل احساسات
• 57. طبقه‌بندی متن
• 58. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 59. تولید کد
• 60. کاربردهای تجاری تنظیم دقیق
• 61. تنظیم دقیق برای چت‌بات‌های سازمانی
• 62. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. تنظیم دقیق برای ابزارهای نویسندگی
• 64. تنظیم دقیق برای نرم‌افزارهای حقوقی
• 65. تنظیم دقیق برای حوزه سلامت
• 66. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 67. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 68. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 69. کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 70. شفافیت در فرآیند تنظیم دقیق
• 71. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های تنظیم شده
• 72. مقایسه مدل‌های تنظیم شده با مدل‌های پایه
• 73. ارزیابی اقتصادی تنظیم دقیق
• 74. هزینه‌های محاسباتی و زمانی
• 75. بازگشت سرمایه (ROI) در تنظیم دقیق
• 76. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 77. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 78. تنظیم دقیق مداوم (Continuous Fine-tuning)
• 79. تنظیم دقیق خودکار (Automated Fine-tuning)
• 80. تنظیم دقیق چندوجهی (Multimodal Fine-tuning)
• 81. مقاومت در برابر حملات
• 82. کاربرد در زبان فارسی
• 83. چالش‌های تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 84. منابع داده فارسی برای تنظیم دقیق
• 85. ارزیابی مدل‌های فارسی
• 86. مقایسه با مدل‌های چندزبانه
• 87. آموزش مبانی فقهی در اقتصاد اسلامی
• 88. اصول فقه اقتصادی در اسلام
• 89. مفهوم ربا و حرمت آن
• 90. انواع معاملات ربوی
• 91. بانکداری بدون ربا
• 92. مضاربه و مشارکت
• 93. جعاله و اجاره
• 94. عقود اسلامی در نظام بانکی
• 95. بیمه در فقه اسلامی
• 96. ماهیت و احکام بیمه
• 97. تکافل (بیمه اجتماعی)
• 98. قوانین و مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه بانکداری اسلامی
• 99. چارچوب‌های شرعی در معاملات رمزارز
• 100. پوشش‌های غیرشرعی و چالش‌های آن