کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پیچیده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 3. انواع مدل‌های زبانی
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 5. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 6. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 7. توکن‌سازی و انواع آن
• 8. کلمات کلیدی و اهمیت آن‌ها
• 9. نمایش کلمات: Word Embeddings
• 10. Word2Vec و GloVe
• 11. FastText و مفاهیم آن
• 12. یادگیری نمایش‌های متنی عمیق
• 13. مفاهیم پیشرفته نمایش کلمات
• 14. فرایند fine-tuning مدل‌های زبانی
• 15. تنظیم دقیق مدل‌های پایه
• 16. انتخاب مجموعه داده برای fine-tuning
• 17. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 18. اندازه‌گیری دقت و کارایی
• 19. متریک‌های مربوط به تولید متن
• 20. متریک‌های مربوط به طبقه‌بندی متن
• 21. متریک‌های مربوط به خلاصه‌سازی متن
• 22. متریک‌های مربوط به ترجمه ماشینی
• 23. تکنیک‌های fine-tuning
• 24. آموزش با نظارت (Supervised Fine-tuning)
• 25. آموزش بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
• 26. یادگیری تقویتی برای fine-tuning
• 27. fine-tuning با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 28. fine-tuning با استفاده از داده‌های صفر (Zero-shot Learning)
• 29. تنظیم هایپرپارامترها در fine-tuning
• 30. نرخ یادگیری و بهینه‌سازها
• 31. اندازه بچ و تعداد اپوک
• 32. تنظیم پارامترهای مدل
• 33. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 34. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
• 35. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 36. تولید داده‌های مصنوعی
• 37. تغییرات جزئی در متن
• 38. تبدیلات واژگانی و نحوی
• 39. کاربرد fine-tuning در تولید محتوا
• 40. تولید متن خلاقانه
• 41. نوشتن داستان و شعر
• 42. تولید مقالات علمی و خبری
• 43. تولید محتوای بازاریابی
• 44. کاربرد fine-tuning در خلاصه‌سازی متن
• 45. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 46. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 47. تطبیق سبک خلاصه‌سازی
• 48. کاربرد fine-tuning در ترجمه ماشینی
• 49. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 50. ترجمه ماشینی با دقت بالا
• 51. ترجمه تخصصی در حوزه‌های خاص
• 52. کاربرد fine-tuning در پاسخ به سوال
• 53. سیستم‌های پرسش و پاسخ (QA Systems)
• 54. پاسخ به سوالات مبتنی بر متن
• 55. پاسخ به سوالات دانش‌بنیان
• 56. کاربرد fine-tuning در طبقه‌بندی متن
• 57. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 58. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 59. تشخیص اسپم
• 60. کاربرد fine-tuning در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 61. شناسایی افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها
• 62. کاربرد fine-tuning در تولید کد
• 63. تولید کد برنامه‌نویسی
• 64. تکمیل کد (Code Completion)
• 65. اشکال‌زدایی کد (Code Debugging)
• 66. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
• 67. نیاز به داده‌های با کیفیت
• 68. هزینه‌های محاسباتی بالا
• 69. مسائل اخلاقی و سوگیری در مدل‌ها
• 70. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 71. شناسایی و کاهش سوگیری‌های اجتماعی
• 72. سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
• 73. سوگیری‌های فرهنگی و زبانی
• 74. روش‌های ارزیابی اخلاقی مدل‌ها
• 75. تولید محتوای مسئولانه
• 76. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
• 77. حفاظت از داده‌های حساس
• 78. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 79. کاربرد fine-tuning در دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد
• 80. تقلید سبک نویسندگان خاص
• 81. تولید متن با لحن مشخص
• 82. ایجاد سبک‌های زبانی جدید
• 83. تنظیم دقیق مدل برای مخاطبان خاص
• 84. کاربرد fine-tuning در دستیابی به سبک‌های پیچیده
• 85. پردازش زبان طبیعی پیچیده
• 86. درک استعاره و کنایه
• 87. پردازش زبان طنز و کنایه‌آمیز
• 88. تولید متن با ساختارهای پیچیده دستوری
• 89. تحلیل و تولید متن رسمی و آکادمیک
• 90. تنظیم دقیق مدل برای کاربردهای خاص
• 91. کاربرد fine-tuning در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 92. شخصیت‌بخشی به ربات‌ها
• 93. ایجاد تعامل طبیعی و روان
• 94. پاسخگویی به پرسش‌های پیچیده
• 95. کاربرد fine-tuning در سیستم‌های توصیه‌گر
• 96. توصیه‌گرهای مبتنی بر متن
• 97. تحلیل نظرات کاربران
• 98. شخصی‌سازی توصیه‌ها
• 99. کاربرد fine-tuning در تشخیص و اصلاح اشتباهات زبانی
• 100. اصلاح غلط‌های املایی و نگارشی