کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری افزایشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری افزایشی

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 مفاهیم پایه
• 2. معرفی معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 3. نحوه عملکرد مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 4. آموزش اولیه مدل‌های زبانی (Pre-training)
• 5. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش اولیه
• 6. روش‌های بهینه‌سازی در آموزش مدل‌های زبانی
• 7. ارزیابی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 8. مفهوم Fine-tuning و ضرورت آن
• 9. انواع رویکردهای Fine-tuning
• 10. Fine-tuning با داده‌های برچسب‌گذاری شده
• 11. Fine-tuning با داده‌های بدون برچسب (Unsupervised Fine-tuning)
• 12. Fine-tuning با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
• 13. Fine-tuning با روش Prompt Engineering
• 14. طراحی Prompt مؤثر برای وظایف مختلف
• 15. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
• 16. Fine-tuning برای تولید متن (Text Generation)
• 17. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 18. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 19. Fine-tuning برای پاسخگویی به پرسش (Question Answering)
• 20. Fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 21. Fine-tuning برای دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 22. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 23. Fine-tuning برای استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 24. Fine-tuning برای تولید کد (Code Generation)
• 25. Fine-tuning برای درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding)
• 26. Fine-tuning برای تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation)
• 27. Fine-tuning مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
• 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 29. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 30. نحوه پیاده‌سازی LoRA
• 31. مزایای LoRA نسبت به Fine-tuning کامل
• 32. معرفی Prefix Tuning
• 33. نحوه پیاده‌سازی Prefix Tuning
• 34. مقایسه Prefix Tuning با LoRA
• 35. معرفی Prompt Tuning
• 36. نحوه پیاده‌سازی Prompt Tuning
• 37. مقایسه Prompt Tuning با سایر روش‌های PEFT
• 38. معرفی Adapters
• 39. نحوه پیاده‌سازی Adapters
• 40. مزایا و معایب Adapters
• 41. Fine-tuning برای وظایف خاص در حوزه علوم اسلامی
• 42. Fine-tuning برای تحلیل متون روایی اسلامی
• 43. Fine-tuning برای استخراج احکام از متون فقهی
• 44. Fine-tuning برای کمک به پژوهشگران علوم قرآنی
• 45. Fine-tuning مدل‌های زبانی با داده‌های تاریخی ایران
• 46. Fine-tuning برای تحلیل متون ادبی فارسی
• 47. Fine-tuning مدل‌های زبانی با رویکرد اقتصادی اسلامی
• 48. Fine-tuning برای تحلیل داده‌های بازار سرمایه ایران
• 49. Fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه سلامت و پزشکی
• 50. Fine-tuning برای کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 51. Fine-tuning برای تحلیل و خلاصه‌سازی مقالات علمی پزشکی
• 52. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای آموزش و یادگیری
• 53. Fine-tuning برای ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
• 54. Fine-tuning برای شخصی‌سازی تجربه یادگیری
• 55. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کار با داده‌های بزرگ
• 56. چالش‌های Fine-tuning با مجموعه داده‌های حجیم
• 57. تکنیک‌های مدیریت حافظه در Fine-tuning
• 58. Fine-tuning مدل‌های زبانی روی سخت‌افزارهای محدود
• 59. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 60. استفاده از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 61. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های Fine-tuning
• 62. استفاده از Hugging Face Transformers
• 63. استفاده از PyTorch Lightning
• 64. استفاده از TensorFlow
• 65. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 66. اهمیت تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
• 67. روش‌های خودکار تنظیم ابرپارامترها
• 68. ارزیابی جامع مدل‌های Fine-tuned
• 69. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 70. اهمیت ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
• 71. مدیریت و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
• 72. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 73. تکنیک‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 74. اخلاق در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 75. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 76. روش‌های کاهش سوگیری در Fine-tuning
• 77. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های Fine-tuned
• 78. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 79. روندهای نوظهور در PEFT
• 80. نقش Fine-tuning در هوش مصنوعی مولد
• 81. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning در صنایع مختلف
• 82. Fine-tuning برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 83. Fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 84. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
• 85. Fine-tuning برای درک و پردازش زبان محاوره‌ای
• 86. Fine-tuning مدل‌های زبانی با رویکرد حفظ حریم خصوصی
• 87. استفاده از Federated Learning در Fine-tuning
• 88. Fine-tuning با Differential Privacy
• 89. چالش‌های امنیتی در Fine-tuning
• 90. حملات Adversarial در Fine-tuning
• 91. روش‌های دفاع در برابر حملات Adversarial
• 92. یادگیری مداوم (Continual Learning) در مدل‌های زبانی
• 93. مبانی یادگیری مداوم
• 94. کاربرد یادگیری مداوم در Fine-tuning