کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان دستیابی به بهترین عملکرد چندوجهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان دستیابی به بهترین عملکرد چندوجهی

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 معماری ترنسفورمر
• 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. مفاهیم پیش‌پردازش متن و توکنیزاسیون
• 4. بردارهای کلمه و تکنیک‌های نمایش معنایی
• 5. مدل‌های زبانی کلاسیک: N-gram و بازنمایی‌های آماری
• 6. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه و لایه‌های آن
• 7. مکانیسم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 8. کدگذار و کدگشا در معماری ترنسفورمر
• 9. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: BERT و خانواده آن
• 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: GPT و خانواده آن
• 11. تفاوت‌های کلیدی بین مدل‌های BERT و GPT
• 12. مراحل پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 14. تابع زیان در پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 15. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 18. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخگویی به پرسش
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خلاقانه
• 22. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 23. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های Prompt Engineering
• 24. طراحی Promptهای مؤثر برای مدل‌های زبانی
• 25. تنظیم دقیق بر روی داده‌های خاص دامنه (Domain-specific)
• 26. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
• 28. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 29. اهمیت داده‌های باکیفیت در تنظیم دقیق
• 30. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
• 31. تنظیم دقیق برای کنترل سبک و لحن خروجی
• 32. کنترل میزان رسمی بودن یا غیررسمی بودن خروجی
• 33. تنظیم دقیق برای تولید محتوای سازگار با چارچوب شرعی
• 34. تولید محتوای آموزشی مطابق با موازین اسلامی
• 35. کنترل بر میزان احترام به مقدسات در خروجی مدل
• 36. اجتناب از تولید محتوای ترویج‌کننده موارد ممنوعه
• 37. مدیریت خروجی‌های حساس و نامناسب
• 38. تنظیم دقیق برای وظایف چندوجهی (Multimodal)
• 39. ادغام اطلاعات متنی و تصویری
• 40. تنظیم دقیق برای تولید کپشن تصویر
• 41. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به پرسش‌های تصویری
• 42. تنظیم دقیق برای تولید محتوای چندرسانه‌ای
• 43. معماری‌های مدل‌های چندوجهی
• 44. چالش‌های مدل‌های زبانی چندوجهی
• 45. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 46. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 47. فرایند جمع‌آوری بازخورد انسانی
• 48. طراحی تابع پاداش در RLHF
• 49. پیاده‌سازی RLHF با استفاده از مدل‌های پاداش
• 50. کاربرد RLHF در بهبود ایمنی و همسویی مدل
• 51. تنظیم دقیق برای کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 52. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری در متن
• 53. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مرحله پیش‌آموزش
• 54. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مرحله تنظیم دقیق
• 55. ارزیابی مدل‌ها از نظر سوگیری جنسیتی، نژادی و قومی
• 56. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اخلاقی و مسئولانه
• 57. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 58. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های مدل
• 59. تنظیم دقیق برای جلوگیری از تولید اطلاعات نادرست (Misinformation)
• 60. شناسایی و مقابله با اخبار جعلی
• 61. تکنیک‌های راستی‌آزمایی اطلاعات توسط مدل
• 62. تنظیم دقیق برای کنترل خلاقیت و اصالت خروجی
• 63. توازن بین خلاقیت و پایبندی به دستورالعمل‌ها
• 64. تکنیک‌های ارزیابی خلاقیت در متن
• 65. تنظیم دقیق برای سناریوهای خاص کسب‌وکار
• 66. کاربرد در خدمات مشتری و پشتیبانی
• 67. کاربرد در تولید محتوای بازاریابی
• 68. کاربرد در تحلیل داده‌های مشتری
• 69. تنظیم دقیق برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 70. تکنیک‌های حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 71. مدل‌های حفظ حریم خصوصی (Privacy-preserving models)
• 72. تنظیم دقیق برای انطباق با مقررات محلی
• 73. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 74. چارچوب‌های قانونی برای توسعه هوش مصنوعی
• 75. تنظیم دقیق برای کنترل جنبه‌های فنی و عملیاتی
• 76. کاهش زمان استنتاج (Inference Time)
• 77. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 78. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
• 79. مدیریت مدل‌های بزرگ و توزیع شده
• 80. تنظیم دقیق برای بهبود قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
• 81. تکنیک‌های توضیح‌دهی مدل‌های زبانی
• 82. درک دلایل پشت خروجی‌های مدل
• 83. تنظیم دقیق برای کاربردهای آموزشی و یادگیری
• 84. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
• 85. سیستم‌های کمک‌آموزشی هوشمند
• 86. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های تنظیم‌شده
• 87. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 88. روندهای پژوهشی جدید در تنظیم دقیق
• 89. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی ایمن و مفید