کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های سریع و موازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های سریع و موازی

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
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی
• 3. آشنایی با توکن‌سازی و روش‌های آن
• 4. بردارسازی کلمات و مفاهیم
• 5. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 6. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن
• 7. مراحل کلی فرآیند Fine-tuning
• 8. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های آموزشی
• 10. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
• 12. معیارهای انتخاب مدل پایه (اندازه، معماری، زبان)
• 13. تنظیم هایپرپارامترها در Fine-tuning
• 14. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 15. اندازه دسته‌ها (Batch Size) و تأثیر آن
• 16. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs) و بیش‌برازش (Overfitting)
• 17. روش‌های تنظیم‌گرمی (Regularization)
• 18. Dropout و Weight Decay
• 19. تابع هزینه (Loss Function) و بهینه‌سازها (Optimizers)
• 20. Adam و AdamW
• 21. پیاده‌سازی Fine-tuning با PyTorch
• 22. استفاده از کتابخانه Transformers
• 23. بارگذاری مدل و توکنایزر
• 24. ساخت مجموعه داده سفارشی
• 25. آموزش مدل و ارزیابی نتایج
• 26. پیاده‌سازی Fine-tuning با TensorFlow
• 27. استفاده از Keras و TensorFlow Datasets
• 28. تنظیمات آموزش و مانیتورینگ
• 29. نحوه ذخیره و بارگذاری مدل Fine-tuned
• 30. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tuned
• 31. معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 32. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 33. مفهوم Prompt Engineering
• 34. طراحی Prompts مؤثر برای وظایف مختلف
• 35. Prompting Zero-shot و Few-shot
• 36. تکنیک‌های پیشرفته Prompting
• 37. In-context Learning
• 38. Chain-of-Thought Prompting
• 39. Self-Consistency Prompting
• 40. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 41. خلق داستان و شعر
• 42. نوشتن مقالات و خلاصه‌سازی
• 43. تولید کد و اسکریپت
• 44. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 45. تحلیل احساسات
• 46. تشخیص اسپم
• 47. دسته‌بندی موضوعی
• 48. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات
• 49. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 50. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
• 51. پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 52. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 53. معماری‌های مناسب برای ترجمه
• 54. ملاحظات زبانی در ترجمه
• 55. Fine-tuning برای وظایف مکالمه‌ای
• 56. ساخت ربات‌های چت
• 57. مدل‌سازی مکالمات طبیعی
• 58. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های خاص
• 59. لحن رسمی و اداری
• 60. لحن دوستانه و غیررسمی
• 61. لحن علمی و تخصصی
• 62. لحن تبلیغاتی و بازاریابی
• 63. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های موازی
• 64. هم‌زمانی و هماهنگی لحن‌ها
• 65. تطبیق لحن در مکالمات چندنفره
• 66. مدیریت تغییر لحن در طول زمان
• 67. Fine-tuning برای حفظ ثبات لحن
• 68. تکنیک‌های جلوگیری از انحراف لحن
• 69. ارزیابی ثبات لحن خروجی
• 70. Fine-tuning برای کنترل خلاقیت در لحن
• 71. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 72. مدیریت عدم قطعیت در لحن
• 73. Fine-tuning با داده‌های کم (Low-Resource Fine-tuning)
• 74. روش‌های انتقال یادگیری
• 75. Fine-tuning با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 76. Fine-tuning پارامتری کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 77. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 78. Prefix Tuning
• 79. Prompt Tuning
• 80. Adapter Layers
• 81. مقایسه روش‌های PEFT
• 82. کاربرد PEFT در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 83. کاربرد PEFT در جلوگیری از فراموشی (Catastrophic Forgetting)
• 84. پیاده‌سازی PEFT با کتابخانه‌های مرتبط
• 85. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned شده با PEFT
• 86. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 87. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 88. تکنیک‌های کاهش سوگیری
• 89. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 90. امنیت مدل‌های Fine-tuned
• 91. حفاظت از مدل در برابر حملات
• 92. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 93. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
• 94. مباحث پیشرفته در Fine-tuning
• 95. Meta-Learning برای Fine-tuning
• 96. Few-shot Learning با استفاده از Meta-Learning
• 97. Fine-tuning برای وظایف چندوجهی (Multimodal Tasks)
• 98. خلق محتوای ترکیبی (متن و تصویر)
• 99. معماری‌های ترکیبی و Fine-tuning آن‌ها
• 100. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی