کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وزن‌دهی و اهمیت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وزن‌دهی و اهمیت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 3. لایه توجه (Attention Layer) و انواع آن
• 4. رمزگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 5. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 6. پیش‌نیازهای فنی برای فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 7. مجموعه داده‌های مورد نیاز برای فاین‌تیونینگ
• 8. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها برای آموزش
• 9. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 10. معرفی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مرتبط (مانند Hugging Face Transformers)
• 11. مفاهیم پایه فاین‌تیونینگ
• 12. تفاوت فاین‌تیونینگ با آموزش از ابتدا (Pre-training)
• 13. انواع روش‌های فاین‌تیونینگ
• 14. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
• 15. تنظیم هایپرپارامترها در فاین‌تیونینگ
• 16. تاثیر نرخ یادگیری (Learning Rate) بر فرآیند فاین‌تیونینگ
• 17. اندازه دسته (Batch Size) و تاثیر آن بر آموزش
• 18. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs) و بیش‌برازش (Overfitting)
• 19. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
• 20. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
• 21. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 22. متریک‌های رایج ارزیابی (مانند Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 24. تفسیر نتایج ارزیابی
• 25. کنترل بر میزان وزن‌دهی (Weight Allocation)
• 26. مفهوم پارامترهای قابل تنظیم در مدل
• 27. شناسایی پارامترهای کلیدی برای فاین‌تیونینگ
• 28. تکنیک‌های تنظیم وزن‌دهی لایه‌های مختلف
• 29. تنظیم وزن‌دهی لایه‌های اولیه در مقابل لایه‌های نهایی
• 30. تاثیر تنظیم وزن‌دهی بر رفتار مدل
• 31. اهمیت وزن‌دهی در وظایف خاص
• 32. شناسایی اهمیت نسبی ویژگی‌ها توسط مدل
• 33. روش‌های تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
• 34. تکنیک‌های جلوگیری از فراموشی (Catastrophic Forgetting)
• 35. حفظ دانش کسب شده در مرحله پیش‌آموزش
• 36. روش‌های فاین‌تیونینگ کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 37. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 38. نحوه عملکرد LoRA
• 39. مزایای استفاده از LoRA
• 40. تنظیم پارامترهای LoRA
• 41. روش‌های دیگر PEFT (مانند Prompt Tuning, Prefix Tuning)
• 42. کاربرد PEFT در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 43. کنترل بر میزان اهمیت (Importance Control)
• 44. تعریف "اهمیت" در زمینه فاین‌تیونینگ
• 45. روش‌های تعیین اهمیت برای داده‌ها یا وظایف
• 46. وزن‌دهی به نمونه‌های آموزشی بر اساس اهمیت
• 47. اهمیت‌دهی به وظایف مختلف در صورت آموزش چند وظیفه‌ای
• 48. تنظیم وزن‌دهی برای وظایف با اهمیت متفاوت
• 49. اهمیت‌دهی به دانش خاص در داده‌های آموزشی
• 50. کاربرد اهمیت‌دهی در بهبود عملکرد مدل
• 51. مثال‌های عملی از کنترل وزن‌دهی و اهمیت
• 52. فاین‌تیونینگ برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 53. تنظیم وزن‌دهی برای افزایش دقت در طبقه‌بندی
• 54. اهمیت‌دهی به کلاس‌های کمتر نمونه
• 55. فاین‌تیونینگ برای وظایف تولید متن
• 56. کنترل بر سبک و لحن متن تولیدی
• 57. اهمیت‌دهی به حفظ انسجام و روانی متن
• 58. فاین‌تیونینگ برای وظایف پاسخ به سوال
• 59. تنظیم وزن‌دهی برای دقت در استخراج اطلاعات
• 60. اهمیت‌دهی به منابع معتبر اطلاعاتی
• 61. فاین‌تیونینگ برای خلاصه‌سازی متن
• 62. کنترل بر طول و جامعیت خلاصه
• 63. اهمیت‌دهی به نکات کلیدی متن اصلی
• 64. فاین‌تیونینگ مدل‌های چندزبانه
• 65. کنترل بر عملکرد مدل در زبان‌های مختلف
• 66. اهمیت‌دهی به زبان‌های با منابع کمتر
• 67. مسائل اخلاقی و انطباق با قوانین در فاین‌تیونینگ
• 68. شناسایی و اجتناب از سوگیری‌های موجود در داده‌ها
• 69. کنترل بر تولید محتوای نامناسب و مضر
• 70. انطباق با چارچوب‌های شرعی و قانونی جمهوری اسلامی ایران
• 71. اجتناب از تولید محتوای توهین‌آمیز یا خلاف موازین
• 72. رعایت حدود شرعی در آموزش و ترویج مفاهیم
• 73. انطباق با مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارز (در صورت ارتباط)
• 74. رعایت چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در مسائل روانشناختی
• 75. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی یا افکار مغایر نظام
• 76. ملاحظات امنیتی در فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 77. جلوگیری از نفوذ مخرب یا سوءاستفاده از مدل
• 78. امنیت داده‌های آموزشی و جلوگیری از افشای اطلاعات
• 79. کاربرد فاین‌تیونینگ در حوزه‌های تخصصی
• 80. فاین‌تیونینگ برای حوزه پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 81. فاین‌تیونینگ برای حوزه حقوقی (با رعایت چارچوب قانونی)
• 82. فاین‌تیونینگ برای حوزه مالی (با رعایت مقررات بانکداری بدون ربا)
• 83. فاین‌تیونینگ برای حوزه آموزش (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 84. بهینه‌سازی فرآیند فاین‌تیونینگ
• 85. استفاده از سخت‌افزارهای مناسب (GPU)
• 86. تکنیک‌های موازی‌سازی و توزیع آموزش
• 87. مانیتورینگ فرآیند آموزش و شناسایی مشکلات
• 88. عیب‌یابی مدل‌های فاین‌تیون شده
• 89. تحلیل خطاها و دلایل عملکرد ضعیف
• 90. روش‌های بهبود مدل پس از فاین‌تیونینگ
• 91. مقایسه روش‌های مختلف فاین‌تیونینگ
• 92. انتخاب بهترین روش فاین‌تیونینگ برای وظایف مختلف
• 93. آینده فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 94. روندهای جدید در PEFT
• 95. توسعه مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 96. تاثیر فاین‌تیونینگ بر کاربردهای هوش مصنوعی