کتاب صوتی آموزش پیشرفته Prefix Tuning برای تسلط بر مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیشرفته Prefix Tuning برای تسلط بر مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Prefix Tuning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار ترنسفورمرها
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 5. پیاده‌سازی ترنسفورمرها با PyTorch
• 6. مقدمه‌ای بر Embeddings
• 7. Word Embeddings و انواع آن
• 8. Contextual Embeddings
• 9. مقدمه‌ای بر Prefix Tuning
• 10. چرا Prefix Tuning؟
• 11. مقایسه Prefix Tuning با Fine-tuning
• 12. انواع Prefix Tuning
• 13. Prompt Tuning
• 14. Prefix Tuning کلاسیک
• 15. P-Tuning v1 و v2
• 16. نکات کلیدی در طراحی Prefix
• 17. انتخاب طول Prefix
• 18. مقداردهی اولیه Prefix
• 19. بهینه‌سازی Prefix
• 20. آموزش Prefix Tuning
• 21. تنظیم نرخ یادگیری برای Prefix
• 22. استفاده از Optimizerهای مناسب
• 23. مدیریت Overfitting در Prefix Tuning
• 24. تنظیم پارامترهای Regularization
• 25. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 26. Metrics برای وظایف زبانی
• 27. Perplexity
• 28. BLEU Score
• 29. ROUGE Score
• 30. METEOR Score
• 31. کاربرد Prefix Tuning در وظایف مختلف
• 32. تولید متن (Text Generation)
• 33. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 34. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 35. پاسخ به سوال (Question Answering)
• 36. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 37. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 38. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 39. تولید کد (Code Generation)
• 40. Prefix Tuning برای مدل‌های زبانی فارسی
• 41. چالش‌های Prefix Tuning در زبان فارسی
• 42. داده‌های آموزشی برای Prefix Tuning فارسی
• 43. تنظیمات خاص برای زبان فارسی
• 44. Prefix Tuning در مدل‌های بزرگ (LLMs)
• 45. معماری‌های LLM (مانند GPT، BERT، T5)
• 46. تفاوت Prefix Tuning با LoRA
• 47. مزایای Prefix Tuning برای LLMs
• 48. کاربرد Prefix Tuning در LLMs فارسی
• 49. Prefix Tuning برای وظایف تخصصی
• 50. Prefix Tuning در حوزه پزشکی
• 51. Prefix Tuning در حوزه حقوق
• 52. Prefix Tuning در حوزه مالی
• 53. Prefix Tuning در حوزه آموزش
• 54. Prefix Tuning در حوزه علمی
• 55. پیاده‌سازی پیشرفته Prefix Tuning
• 56. تکنیک‌های Quantization برای Prefix Tuning
• 57. استفاده از LoRA همراه با Prefix Tuning
• 58. ادغام Prefix Tuning با Prompt Engineering
• 59. متریک‌های ارزیابی پیشرفته
• 60. ارزیابی انسانی برای تولید متن
• 61. تکنیک‌های A/B Testing برای Prefix Tuning
• 62. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 63. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 64. تولید محتوای مضر یا گمراه‌کننده
• 65. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 66. راهکارهای کاهش سوگیری
• 67. روش‌های ارزیابی سوگیری
• 68. نکات عملی برای پیاده‌سازی Prefix Tuning
• 69. انتخاب سخت‌افزار مناسب
• 70. مدیریت حافظه GPU
• 71. عیب‌یابی مشکلات رایج
• 72. بهینه‌سازی کد برای سرعت
• 73. استفاده از کتابخانه‌های بهینه
• 74. مروری بر آخرین تحقیقات در Prefix Tuning
• 75. آینده Prefix Tuning
• 76. مقایسه با روش‌های Prompting پیشرفته
• 77. تکنیک‌های Continual Learning با Prefix Tuning
• 78. Prefix Tuning برای وظایف چندزبانه
• 79. طراحی Prefixهای پویا
• 80. Prefix Tuning با رویکرد Zero-shot و Few-shot
• 81. تنظیمات پیشرفته برای Prefix Tuning
• 82. استفاده از دانش‌سنجی (Knowledge Graphs) در Prefix Tuning
• 83. Prefix Tuning و Interpretability
• 84. استفاده از Prefix Tuning در سیستم‌های توصیه‌گر
• 85. Prefix Tuning برای پردازش زبان طبیعی گفتاری
• 86. تولید پاسخ‌های خلاقانه با Prefix Tuning
• 87. Prefix Tuning برای بازی‌سازی
• 88. Prefix Tuning و هوش مصنوعی مولد
• 89. بهینه‌سازی Prefix Tuning برای مصرف منابع
• 90. Prefix Tuning در محیط‌های توزیع‌شده
• 91. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در Prefix Tuning
• 92. ملاحظات قانونی و شرعی در تولید محتوا با LLM
• 93. مطابقت با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 94. چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
• 95. ملاحظات حقوقی مربوط به داده‌های آموزشی
• 96. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
• 97. اصول طراحی Prefix برای محتوای آموزشی
• 98. تکنیک‌های جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 99. تطبیق Prefix Tuning با ارزش‌های فرهنگی
• 100. راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Prefix Tuning سازگار