کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان کارایی مسیر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان کارایی مسیر

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 آن‌ها
• 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. آشنایی با ترنسفورمرها و مکانیسم توجه
• 4. مفاهیم اساسی پردازش زبان طبیعی
• 5. انواع مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 6. مراحل پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 7. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 8. توکن‌سازی و ساخت واژگان
• 9. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 10. روش‌های مختلف بردارسازی کلمات
• 11. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram)
• 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 14. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM)
• 15. شبکه‌های حافظه کوتاه-مدت (GRU)
• 16. معماری ترنسفورمر: Encoder-Decoder
• 17. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 18. خود-توجهی (Self-Attention)
• 19. توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
• 20. لایه‌های Feed-Forward در ترنسفورمر
• 21. تکنیک‌های Regularization در مدل‌های زبانی
• 22. Dropout و اهمیت آن
• 23. Batch Normalization و کاربردها
• 24. Gradient Clipping برای جلوگیری از انفجار گرادیان
• 25. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 26. بهینه‌سازها (Optimizers): Adam، SGD، RMSprop
• 27. تابع هزینه (Loss Function) در مدل‌های زبانی
• 28. Cross-Entropy Loss
• 29. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 30. اهمیت Fine-tuning برای وظایف خاص
• 31. روش‌های مختلف Fine-tuning
• 32. Fine-tuning کامل (Full Fine-tuning)
• 33. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-tuning)
• 34. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 35. Adapter Modules
• 36. Prefix Tuning
• 37. Prompt Tuning
• 38. مبانی طراحی Prompt برای Fine-tuning
• 39. Prompt Engineering
• 40. Zero-shot و Few-shot Learning
• 41. ارزیابی مدل‌های زبانی Fine-tuned
• 42. معیارهای ارزیابی استاندارد (Accuracy, F1-score, BLEU)
• 43. معیارهای ارزیابی خاص وظایف (Perplexity)
• 44. مجموعه داده‌های ارزیابی
• 45. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 46. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 47. کاهش سوگیری در Fine-tuning
• 48. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 49. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 50. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای متنی
• 51. تولید متن خلاقانه
• 52. خلاصه‌سازی متون
• 53. پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 54. ترجمه ماشینی
• 55. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 56. طبقه‌بندی متون
• 57. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 58. گفتگو محور کردن مدل‌های زبانی (Chatbots)
• 59. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و توانایی‌های آن‌ها
• 60. معماری GPT و خانواده آن
• 61. معماری BERT و خانواده آن
• 62. معماری T5 و کاربردهای آن
• 63. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
• 64. Fine-tuning مبتنی بر یادگیری تقویتی (RLHF)
• 65. نکات عملی در اجرای Fine-tuning
• 66. انتخاب مدل پایه مناسب
• 67. تنظیم هایپرپارامترها
• 68. مدیریت منابع محاسباتی
• 69. اشکال‌زدایی (Debugging) در فرآیند Fine-tuning
• 70. استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط (Hugging Face Transformers)
• 71. مثال عملی: Fine-tuning برای تولید شعر فارسی
• 72. مثال عملی: Fine-tuning برای خلاصه‌سازی اخبار
• 73. مثال عملی: Fine-tuning برای پاسخ به سوالات شرعی (با رویکرد رسمی)
• 74. مثال عملی: Fine-tuning برای تحلیل محتوای متنی با رویکرد اسلامی
• 75. مثال عملی: Fine-tuning برای طبقه‌بندی متون با رویکرد فرهنگی-اجتماعی
• 76. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی
• 77. چالش‌های پیش رو در Fine-tuning
• 78. روش‌های نوین برای بهبود کارایی Fine-tuning
• 79. کاربرد Fine-tuning در حوزه‌های تخصصی
• 80. Fine-tuning برای متون حقوقی
• 81. Fine-tuning برای متون پزشکی
• 82. Fine-tuning برای متون علمی
• 83. Fine-tuning برای متون تاریخی
• 84. Fine-tuning برای متون مذهبی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 85. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning و استقرار مدل
• 86. تست و اعتبارسنجی مدل‌های Fine-tuned
• 87. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
• 88. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری مدل‌های زبانی