کتاب صوتی مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 2. اصول اولیه طراحی پرامپت
• 3. انواع پرامپت‌ها: دستورات، پرسش‌ها، تکمیل متن
• 4. ساختار پرامپت‌های مؤثر
• 5. پرامپت‌های صفر-شات، یک-شات و چند-شات
• 6. نقش متغیرها و جایگزین‌ها در پرامپت‌ها
• 7. استفاده از مثال‌های گویا در پرامپت‌ها
• 8. مدیریت طول پرامپت و توکن‌ها
• 9. بهینه‌سازی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 11. چرایی و زمان‌بندی تنظیم دقیق
• 12. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 13. مجموعه داده‌های تنظیم دقیق: جمع‌آوری و پیش‌پردازش
• 14. قوانین شرعی در جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 15. کیفیت داده در تنظیم دقیق
• 16. انواع وظایف تنظیم دقیق: طبقه‌بندی، خلاصه‌سازی، ترجمه
• 17. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 18. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
• 19. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 20. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 21. کاهش سوگیری در مجموعه داده‌های تنظیم دقیق
• 22. روش‌های تنظیم دقیق: نظارت شده، نیمه‌نظارت شده
• 23. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF)
• 24. ملاحظات فقهی در استفاده از RLHF
• 25. کاربرد RLHF برای هم‌راستایی با ارزش‌های اسلامی
• 26. معماری مدل‌های ترنسفورمر: لایه‌های انکودر و دیکودر
• 27. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 28. توجه خودی (Self-Attention)
• 29. توجه متقابل (Cross-Attention)
• 30. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر انکودر (مانند BERT)
• 31. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر دیکودر (مانند GPT)
• 32. مدل‌های ترنسفورمر انکودر-دیکودر (مانند T5)
• 33. توابع فعال‌سازی در ترنسفورمرها
• 34. لایه‌های نرمال‌سازی (Layer Normalization)
• 35. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن: توکنایزرها
• 36. انواع توکنایزرها: BPE, WordPiece, SentencePiece
• 37. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 38. تاریخچه و تکامل مدل‌های ترنسفورمر
• 39. دلایل موفقیت مدل‌های ترنسفورمر
• 40. محدودیت‌های مدل‌های ترنسفورمر
• 41. ارتباط با اصول مهندسی نرم‌افزار در مدل‌های ترنسفورمر
• 42. مفاهیم پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 43. پرامپت‌چِینینگ (Prompt Chaining)
• 44. مهندسی پرامپت برای وظایف پیچیده
• 45. استفاده از گراف دانش در پرامپت‌ها
• 46. تکنیک‌های استنتاج در پرامپت‌ها
• 47. ارزیابی پرامپت‌های طراحی شده
• 48. معیارهای کمی و کیفی ارزیابی
• 49. ابزارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 50. تنظیم دقیق پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 51. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 52. استفاده از زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
• 53. اندازه دسته (Batch Size) و تأثیر آن
• 54. بهینه‌سازها (Optimizers): Adam, SGD
• 55. تنظیم پارامترهای رگولاریزاسیون (Regularization)
• 56. تنظیم دقیق برای مدل‌های چندزبانه
• 57. تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 58. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان فارسی
• 59. منابع داده فارسی برای تنظیم دقیق
• 60. ملاحظات فرهنگی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 61. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده در زبان فارسی
• 62. کاربردهای پیشرفته مهندسی پرامپت
• 63. پرامپت‌نویسی مولد (Generative Prompting)
• 64. پرامپت‌نویسی برای خلاقیت و ایده‌پردازی
• 65. پرامپت‌نویسی برای حل مسائل منطقی
• 66. پرامپت‌نویسی برای شبیه‌سازی شخصیت‌ها
• 67. پرامپت‌نویسی برای آموزش و یادگیری
• 68. ملاحظات فقهی در استفاده از پرامپت‌های خلاقانه
• 69. اصول اخلاقی در تولید محتوا با پرامپت
• 70. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 71. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 72. تنظیم دقیق پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 73. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 74. Adapter Layers
• 75. Prompt Tuning
• 76. Prefix Tuning
• 77. استفاده از PEFT برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 78. مقایسه روش‌های مختلف PEFT
• 79. تنظیم دقیق برای وظایف تخصصی
• 80. تنظیم دقیق مدل برای حوزه اقتصاد اسلامی
• 81. تنظیم دقیق مدل برای حوزه تاریخ معاصر ایران
• 82. تنظیم دقیق مدل برای حوزه علوم قرآنی
• 83. تنظیم دقیق مدل برای حوزه فقه و احکام
• 84. تنظیم دقیق مدل برای حوزه سلامت و پزشکی (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 85. ملاحظات امنیتی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 86. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند تنظیم دقیق
• 87. پیاده‌سازی مدل‌های تنظیم شده
• 88. استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 89. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استنتاج سریع
• 90. ملاحظات حقوقی و شرعی در استقرار مدل‌ها
• 91. تفسیر نتایج مدل‌های تنظیم شده
• 92. درک محدودیت‌ها و خطاهای مدل
• 93. پیش‌بینی رفتار مدل در سناریوهای مختلف
• 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 95. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 96. آینده مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 97. روندهای نوظهور در مدل‌های زبانی
• 98. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علم و فناوری در ایران
• 99. خاتمه و جمع‌بندی مباحث
• 100. آخرین توصیه‌ها برای مهندسان پرامپت و تنظیم دقیق