کتاب صوتی Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی منابع و زمان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی منابع و زمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. تاریخچه و تحولات کلیدی در مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. انواع مدل‌های زبانی بزرگ: GPT، BERT و مدل‌های مشابه
• 5. نحوه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (Pre-training)
• 6. مجموعه داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 7. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: معیارهای استاندارد
• 8. مفاهیم اساسی در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 9. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 10. انواع تنظیم دقیق: Full Fine-tuning و Parameter-Efficient Fine-tuning
• 11. تکنیک‌های Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 12. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 13. نحوه پیاده‌سازی LoRA
• 14. مزایای استفاده از LoRA
• 15. تکنیک‌های دیگر PEFT: Prefix Tuning و Prompt Tuning
• 16. مقایسه LoRA، Prefix Tuning و Prompt Tuning
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف خاص زبانی
• 18. تنظیم دقیق برای تولید متن (Text Generation)
• 19. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 20. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 21. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 22. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 23. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 24. تنظیم دقیق برای استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 25. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در تنظیم دقیق
• 27. انتخاب داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
• 28. کیفیت داده‌ها و تأثیر آن بر نتایج تنظیم دقیق
• 29. تکنیک‌های ارتقاء کیفیت داده‌ها
• 30. ارزیابی نتایج تنظیم دقیق
• 31. معیارهای ارزیابی اختصاصی برای وظایف مختلف
• 32. تکنیک‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 33. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 34. بهینه‌سازهای پیشرفته (AdamW، SGD)
• 35. مفهوم Regularization در تنظیم دقیق
• 36. استفاده از Dropout و Weight Decay
• 37. تنظیم دقیق با استفاده از تکنیک‌های Quantization
• 38. Quantization Aware Training
• 39. مزایا و معایب Quantization
• 40. استفاده از تکنیک‌های Knowledge Distillation
• 41. نحوه پیاده‌سازی Knowledge Distillation
• 42. کاربرد Knowledge Distillation در کاهش حجم مدل
• 43. تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 44. مزایای تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای
• 45. چالش‌های تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای
• 46. تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 47. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 48. مجموعه داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 49. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ برای کاربردهای صنعتی
• 50. کاربرد در حوزه خدمات مشتری (Customer Service)
• 51. کاربرد در حوزه محتوای آموزشی
• 52. کاربرد در حوزه تحلیل داده‌های متنی
• 53. کاربرد در حوزه حقوق و قراردادها
• 54. کاربرد در حوزه پزشکی و سلامت
• 55. کاربرد در حوزه مالی و اقتصادی
• 56. کاربرد در حوزه رسانه و خبر
• 57. کاربرد در حوزه هوش تجاری
• 58. کاربرد در حوزه تحقیقات علمی
• 59. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 61. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری
• 62. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 63. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 64. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های زبانی بزرگ
• 65. تکنیک‌های افزایش تفسیرپذیری
• 66. مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز و تجاری
• 67. بررسی مدل‌های متن‌باز محبوب (مانند Llama، Mistral)
• 68. نحوه کار با کتابخانه‌های محبوب (مانند Hugging Face Transformers)
• 69. پیاده‌سازی عملی تنظیم دقیق با Hugging Face
• 70. استفاده از PyTorch و TensorFlow در تنظیم دقیق
• 71. تنظیم پارامترهای هایپر (Hyperparameter Tuning)
• 72. روش‌های Grid Search و Random Search
• 73. استفاده از ابزارهای خودکار برای هایپرپارامتر تیونینگ
• 74. مقدمه‌ای بر Prompt Engineering
• 75. ارتباط Prompt Engineering با تنظیم دقیق
• 76. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 77. تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning
• 78. کاربرد Few-shot و Zero-shot Learning در تنظیم دقیق
• 79. تنظیم دقیق برای وظایف خلاقانه
• 80. تولید شعر و داستان
• 81. تولید کد برنامه‌نویسی
• 82. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. بهینه‌سازی زمان و منابع در تنظیم دقیق
• 84. استراتژی‌های موازی‌سازی (Data Parallelism، Model Parallelism)
• 85. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU، TPU)
• 86. مدیریت حافظه GPU
• 87. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 88. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 89. روندهای نوظهور در تحقیقات
• 90. چشم‌انداز کاربردهای آینده
• 91. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی برای ادامه مسیر
• 92. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های رسمی و قوانین جمهوری اسلامی ایران در محتوای آموزشی
• 93. الزامات شرعی و قانونی در تولید محتوای آموزشی دیجیتال
• 94. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها و مدل‌ها
• 95. پرهیز از محتوای مغایر با ارزش‌های اسلامی و انقلابی
• 96. تأکید بر خانواده و سبک زندگی ایرانی-اسلامی
• 97. چارچوب‌های علمی و فقهی در حوزه‌های حساس
• 98. اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا
• 99. مبانی فقهی در موضوعات هنر و رسانه
• 100. روانشناسی مبتنی بر خانواده ایرانی-اسلامی