کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان فرضیه‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان فرضیه‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی و فرضیه سازی
• 2. مبانی مدل های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و لایه های آن
• 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 5. انواع مدل های زبانی: Encoder-Decoder, Decoder-Only
• 6. پیش‌پردازش متن برای مدل های زبانی
• 7. توکن‌سازی (Tokenization) و انواع آن
• 8. کاربرد واژگان (Vocabulary) و Embeddings
• 9. آموزش پیشینی (Pre-training) مدل های زبانی
• 10. مجموعه داده های بزرگ برای پیش‌آموزش
• 11. اهداف پیش‌آموزش: Masked Language Modeling (MLM)
• 12. اهداف پیش‌آموزش: Next Sentence Prediction (NSP)
• 13. معیارهای ارزیابی مدل های زبانی
• 14. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
• 16. مفهوم فرضیه سازی (Hallucination) در مدل های زبانی
• 17. علل فرضیه سازی: داده های آموزشی نامتعادل
• 18. علل فرضیه سازی: کمبود اطلاعات در دانش مدل
• 19. علل فرضیه سازی: طراحی معماری مدل
• 20. علل فرضیه سازی: فرآیند تولید متن
• 21. روش های کاهش فرضیه سازی: بازیابی اطلاعات (Retrieval Augmentation)
• 22. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• 23. مکانیسم های بازیابی اطلاعات
• 24. شاخص گذاری (Indexing) دانش خارجی
• 25. اتصال مدل زبانی به پایگاه دانش
• 26. روش های کاهش فرضیه سازی: تنظیم پارامترهای تولید
• 27. تنظیم پارامتر Temperature
• 28. تنظیم پارامتر Top-k Sampling
• 29. تنظیم پارامتر Top-p (Nucleus) Sampling
• 30. تاثیر پارامترهای تولید بر خروجی
• 31. روش های کاهش فرضیه سازی: افزایش کیفیت داده های آموزشی
• 32. اهمیت پاکسازی داده ها
• 33. استفاده از داده های معتبر و تایید شده
• 34. برچسب گذاری داده ها برای کاهش فرضیه سازی
• 35. روش های کاهش فرضیه سازی: معماری های نوین
• 36. مدل های مبتنی بر گراف دانش (Knowledge Graph)
• 37. تلفیق مدل های زبانی و پایگاه های دانش ساختاریافته
• 38. استفاده از مکانیزم های بررسی واقعیت (Fact Checking)
• 39. تکنیک های تولید متن با قابلیت استناد
• 40. ارزیابی کمی فرضیه سازی
• 41. متریک های ارزیابی دقت اطلاعاتی
• 42. ارزیابی کیفی فرضیه سازی
• 43. نقش انسان در ارزیابی خروجی مدل
• 44. مجموعه داده های استاندارد برای ارزیابی فرضیه سازی
• 45. مطالعه موردی: کاهش فرضیه سازی در پاسخگویی به سوالات
• 46. مطالعه موردی: کاهش فرضیه سازی در خلاصه سازی متن
• 47. مطالعه موردی: کاهش فرضیه سازی در تولید محتوای علمی
• 48. مطالعه موردی: کاهش فرضیه سازی در تولید کد
• 49. اخلاق در مدل های زبانی و تولید محتوا
• 50. مسئولیت پذیری در قبال خروجی مدل
• 51. شفافیت در مورد محدودیت های مدل
• 52. پیشگیری از تولید اطلاعات نادرست
• 53. کاربرد مدل های زبانی در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 54. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
• 55. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در تولید محتوا
• 56. استانداردهای زبانی و ادبی در تولید محتوا
• 57. مدیریت دانش سازمانی با استفاده از مدل های زبانی
• 58. ایجاد دانشنامه داخلی با رویکرد قابل اعتماد
• 59. سیستم های پرسش و پاسخ سازمانی
• 60. استفاده از مدل های زبانی در آموزش و پژوهش
• 61. تولید محتوای آموزشی استاندارد
• 62. کمک به نگارش مقالات علمی پژوهشی
• 63. راهنمای تدوین طرح درس با استفاده از مدل های زبانی
• 64. کاربرد مدل های زبانی در حوزه حقوق و فقه
• 65. استخراج احکام شرعی از متون فقهی
• 66. کمک به نگارش لوایح حقوقی
• 67. تحلیل قوانین و مقررات با رویکرد علمی
• 68. مدل های زبانی و اقتصاد اسلامی
• 69. بررسی عقود اسلامی در سیستم های بانکی
• 70. تحلیل بازارهای مالی با رویکرد شرعی
• 71. کمک به طراحی محصولات مالی اسلامی
• 72. مدل های زبانی و علوم پزشکی
• 73. کمک به تشخیص بیماری ها با رویکرد علمی
• 74. تحلیل مقالات پزشکی و دارویی
• 75. راهنمای بالینی مبتنی بر شواهد علمی
• 76. مدل های زبانی و امنیت سایبری (با رویکرد دفاعی)
• 77. شناسایی تهدیدات سایبری
• 78. تحلیل گزارش های امنیتی
• 79. کمک به نگارش مستندات فنی امنیتی
• 80. مدل های زبانی و هوش مصنوعی اخلاقی
• 81. اصول طراحی مدل های زبانی اخلاقی
• 82. پیاده سازی عدالت و انصاف در مدل ها
• 83. مدل های زبانی و حاکمیت داده
• 84. مدیریت داده ها با رعایت اصول حاکمیتی
• 85. اهمیت امنیت داده ها در مدل های زبانی
• 86. آینده مدل های زبانی و چالش های پیش رو
• 87. پیشرفت های آتی در کاهش فرضیه سازی
• 88. نقش مدل های زبانی در تحول جوامع
• 89. نکات تکمیلی در تنظیم دقیق مدل ها
• 90. استفاده از تکنیک های Regularization
• 91. مدیریت Overfitting و Underfitting
• 92. بهینه سازی فرآیند آموزش مدل
• 93. ارزیابی نهایی مدل های تنظیم شده
• 94. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق
• 95. انتشار و استفاده از مدل های تنظیم شده
• 96. بازخورد و بهبود مستمر مدل ها
• 97. نکات پایانی در مورد فرضیه سازی