کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Fusion

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Fusion

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 و معماری‌های چندوجهی
• 2. مفاهیم پایه‌ای در پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 4. اصول یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 5. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 6. مقدمات شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 7. مفهوم ادغام چندوجهی (Multi-Modal Fusion)
• 8. انواع داده‌های چندوجهی (متن، تصویر، صدا)
• 9. چالش‌های همگام‌سازی داده‌های چندوجهی
• 10. معماری‌های اولیه ادغام چندوجهی
• 11. معماری‌های مبتنی بر توجه (Attention) در مدل‌های چندوجهی
• 12. مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی
• 13. توجه متقابل (Cross-Attention) بین مودالیته‌ها
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 15. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش متن
• 16. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش تصویر (مانند Vision Transformer)
• 17. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش صدا
• 18. معماری‌های Multi-Modal Fusion مبتنی بر ترنسفورمر
• 19. روش‌های ادغام ویژگی‌های متنی و تصویری
• 20. روش‌های ادغام ویژگی‌های متنی و صوتی
• 21. روش‌های ادغام ویژگی‌های تصویری و صوتی
• 22. روش‌های ادغام سه‌وجهی (متن، تصویر، صدا)
• 23. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 24. مفهوم Fine-tuning در یادگیری عمیق
• 25. تفاوت Pre-training و Fine-tuning
• 26. مراحل Fine-tuning
• 27. انتخاب داده‌های مناسب برای Fine-tuning
• 28. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
• 29. روش‌های تنظیم دقیق پارامترها
• 30. Fine-tuning با استفاده از داده‌های برچسب‌دار
• 31. Fine-tuning با استفاده از داده‌های بدون برچسب
• 32. Fine-tuning برای وظایف خاص پردازش زبان طبیعی
• 33. Fine-tuning برای تولید متن
• 34. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 35. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 36. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
• 37. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 38. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 39. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 40. Fine-tuning برای مدل‌های زبانی چندوجهی
• 41. Fine-tuning برای تطابق تصویر و متن
• 42. Fine-tuning برای تولید توضیحات تصویر
• 43. Fine-tuning برای تولید تصویر از متن (Text-to-Image)
• 44. Fine-tuning برای تولید صدا از متن (Text-to-Speech)
• 45. Fine-tuning برای تطابق صدا و متن
• 46. Fine-tuning برای تشخیص عواطف در صدا
• 47. Fine-tuning برای تولید محتوای چندوجهی
• 48. تنظیم لحن (Tone) مدل‌های زبانی
• 49. مفهوم لحن در ارتباطات
• 50. اهمیت لحن در مدل‌های زبانی
• 51. شناسایی لحن در داده‌های متنی
• 52. دسته‌بندی لحن‌های مختلف (رسمی، غیررسمی، علمی، طنز)
• 53. روش‌های آموزش مدل‌ها برای تشخیص لحن
• 54. تنظیم لحن خروجی مدل‌های زبانی
• 55. Fine-tuning برای دستیابی به لحن رسمی
• 56. Fine-tuning برای دستیابی به لحن علمی
• 57. Fine-tuning برای دستیابی به لحن دوستانه
• 58. Fine-tuning برای دستیابی به لحن آموزشی
• 59. Fine-tuning برای لحن متناسب با مخاطب
• 60. Fine-tuning برای لحن متناسب با محتوا
• 61. Fine-tuning برای لحن در سناریوهای مختلف
• 62. Fine-tuning برای لحن در تعاملات چت‌بات
• 63. Fine-tuning برای لحن در تولید محتوای وب
• 64. Fine-tuning برای لحن در نوشتن ایمیل‌های رسمی
• 65. Fine-tuning برای لحن در نوشتن مقالات علمی
• 66. Fine-tuning برای لحن در نوشتن داستان
• 67. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 68. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 69. معیارهای ارزیابی مدل‌های چندوجهی
• 70. معیارهای ارزیابی دقت لحن
• 71. معیارهای ارزیابی روانی و طبیعی بودن خروجی
• 72. روش‌های ارزیابی انسانی
• 73. روش‌های ارزیابی خودکار
• 74. مدیریت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 75. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 76. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning
• 77. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 78. روش‌های تنظیم دقیق پارامترهای محدود (Parameter-Efficient Fine-tuning)
• 79. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 80. Adapter Layers
• 81. Prompt Tuning
• 82. Prefix Tuning
• 83. کاربرد Fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی در ایران
• 84. تولید محتوای آموزشی بومی‌سازی شده
• 85. تطبیق مدل‌ها با زبان فارسی و لهجه‌های آن
• 86. تولید دستیارهای هوشمند با لحن مناسب فرهنگی
• 87. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی (توضیحات تصاویر پزشکی)
• 88. کاربرد در حوزه حقوق و قوانین (تحلیل اسناد)
• 89. کاربرد در حوزه گردشگری (توضیحات جاذبه‌ها)
• 90. کاربرد در حوزه فرهنگ و هنر
• 91. کاربرد در حوزه آموزش زبان فارسی به غیرفارسی‌زبانان
• 92. اخلاق در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 93. سوگیری در داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 94. کاهش سوگیری در فرآیند Fine-tuning
• 95. شفافیت در مدل‌های Fine-tuned
• 96. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های Fine-tuned
• 97. آینده Fine-tuning و مدل‌های چندوجهی
• 98. پیشرفت در معماری‌های ادغام
• 99. توسعه مدل‌های چندوجهی پیشرفته‌تر
• 100. کاربردهای جدید و نوآورانه