کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ماتریس‌های رتبه پایین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ماتریس‌های رتبه پایین

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. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. اجزای اصلی ترنسفورمر: مکانیزم توجه
• 4. خود-توجهی و توجه میان-کلمه‌ای
• 5. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمر
• 6. لایه نرمال‌سازی و ارتباطات باقی‌مانده
• 7. تابع فعال‌سازی ReLU و مشتقات آن
• 8. روش‌های اولیه پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 9. مدل‌های زبانی خودرگرسیو و خود-بازگشتی
• 10. پیش‌آموزش با ماسک کردن کلمات (MLM)
• 11. پیش‌آموزش برای پیش‌بینی جمله بعدی (NSP)
• 12. معرفی مفاهیم پایه fine-tuning
• 13. هدف از fine-tuning مدل‌های زبانی
• 14. ماتریس‌های رتبه پایین (Low-Rank Matrices)
• 15. نمایش ماتریس‌ها به صورت حاصل‌ضرب دو ماتریس کوچکتر
• 16. مزایای استفاده از ماتریس‌های رتبه پایین
• 17. کاربرد ماتریس‌های رتبه پایین در شبکه‌های عصبی
• 18. روش‌های تجزیه ماتریس‌ها
• 19. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 20. تجزیه مقادیر خاص (Eigen Decomposition)
• 21. مقدمه‌ای بر LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 22. نحوه عملکرد LoRA در fine-tuning
• 23. اضافه کردن ماتریس‌های رتبه پایین به لایه‌های ترنسفورمر
• 24. تنظیم وزن ماتریس‌های رتبه پایین به جای وزن اصلی
• 25. پیاده‌سازی LoRA در PyTorch
• 26. پیاده‌سازی LoRA در TensorFlow
• 27. تنظیم هایپرپارامترهای LoRA
• 28. رتبه (Rank) ماتریس‌های رتبه پایین
• 29. نرخ یادگیری (Learning Rate) در LoRA
• 30. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 31. اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 32. تأثیر رتبه بر عملکرد و اندازه مدل
• 33. انتخاب رتبه مناسب برای وظایف مختلف
• 34. تکنیک‌های پیشرفته LoRA
• 35. LoRA با تنظیم رتبه‌های مختلف برای لایه‌های متفاوت
• 36. آداپتاسیون رتبه پایین برای لایه‌های خاص (مانند لایه‌های توجه)
• 37. استانداردسازی و نرمال‌سازی در LoRA
• 38. کاربرد LoRA در وظایف تولید متن
• 39. تولید متن خلاقانه با LoRA
• 40. خلاصه‌سازی متن با LoRA
• 41. پاسخ به سوالات با LoRA
• 42. ترجمه ماشینی با LoRA
• 43. کاربرد LoRA در وظایف طبقه‌بندی متن
• 44. تحلیل احساسات با LoRA
• 45. تشخیص موضوع با LoRA
• 46. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) با LoRA
• 47. کاربرد LoRA در وظایف پرسش و پاسخ
• 48. ساخت چت‌بات‌های سفارشی با LoRA
• 49. تنظیم دقیق مدل برای دامنه‌های خاص
• 50. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه پزشکی
• 51. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه حقوقی
• 52. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه مالی
• 53. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه آموزش
• 54. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 55. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا سوگیرانه
• 56. حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 57. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
• 58. جلوگیری از حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 59. حفاظت از مدل در برابر دستکاری
• 60. مقایسه LoRA با روش‌های سنتی fine-tuning
• 61. مقایسه LoRA با Fine-tuning کامل مدل
• 62. مزایای LoRA از نظر محاسباتی
• 63. مزایای LoRA از نظر حافظه
• 64. مزایای LoRA از نظر سرعت
• 65. معایب احتمالی LoRA
• 66. هنگامی که LoRA عملکرد مطلوبی ندارد
• 67. تنظیم دقیق پارامترهای LoRA برای بهینه‌سازی
• 68. استفاده از تکنیک‌های تنظیم خودکار هایپرپارامترها
• 69. بهینه‌سازی رتبه و نرخ یادگیری
• 70. روش‌های ادغام ماتریس‌های رتبه پایین با وزن اصلی
• 71. ادغام در زمان آموزش
• 72. ادغام پس از آموزش
• 73. مزایای ادغام وزن‌ها
• 74. معایب ادغام وزن‌ها
• 75. کاربرد LoRA در مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 76. تطبیق مدل‌های زبانی با تصاویر
• 77. تطبیق مدل‌های زبانی با صدا
• 78. تطبیق مدل‌های زبانی با ویدئو
• 79. روش‌های ارزیابی مدل‌های fine-tuned شده
• 80. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 81. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 82. معیارهای ارزیابی برای وظایف پرسش و پاسخ
• 83. تنظیم دقیق مجموعه داده‌های ارزیابی
• 84. اهمیت داده‌های با کیفیت برای fine-tuning
• 85. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 86. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
• 87. کاربرد LoRA در مدل‌های کوچک‌تر
• 88. fine-tuning مدل‌های زبانی کوچک با LoRA
• 89. دستیابی به عملکرد قابل قبول با منابع محدود
• 90. مقایسه LoRA با سایر روش‌های پارامتر-کارآمد (PEFT)
• 91. آشنایی با آداپتاسیون خطی (Adapter Layers)
• 92. آشنایی با Prefix Tuning
• 93. آشنایی با Prompt Tuning
• 94. مقایسه LoRA با Prefix Tuning و Prompt Tuning
• 95. انتخاب روش PEFT مناسب بر اساس وظیفه
• 96. آیندهٔ fine-tuning مدل‌های زبانی با ماتریس‌های رتبه پایین
• 97. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های LoRA
• 98. کاربردهای نوظهور LoRA
• 99. نقش LoRA در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
• 100. جمع‌بندی و نکات کلیدی LoRA