اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مناسب و سفارشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مناسب و سفارشی

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 کاربردهای آن‌ها
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 3. مفاهیم پایه‌ی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. انواع مدل‌های زبانی و تکامل آن‌ها
• 5. مقدمات یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 6. مروری بر داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 7. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 8. توکن‌سازی و بردارسازی متون
• 9. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 10. چرا تنظیم دقیق ضروری است؟
• 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 12. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 13. مدل‌های پرکاربرد مانند BERT و GPT
• 14. مراحل آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
• 15. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 16. تنظیم پارامترهای مدل پایه
• 17. انتخاب تابع هزینه (Loss Function) مناسب
• 18. بهینه‌سازها (Optimizers) در تنظیم دقیق
• 19. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 20. تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 25. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل احساسات
• 28. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 29. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص شباهت متنی
• 30. تنظیم دقیق برای وظایف تولید کد
• 31. تنظیم دقیق با استفاده از مجموعه داده‌های کوچک
• 32. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متون
• 33. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در تنظیم دقیق
• 34. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 35. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 36. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
• 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم شده
• 38. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 39. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score
• 40. معیارهای ارزیابی برای وظایف تولید متن
• 41. معیارهای ارزیابی برای وظایف خلاصه‌سازی
• 42. اهمیت انتخاب معیار ارزیابی مناسب
• 43. بررسی نتایج و تحلیل خطاها
• 44. اصلاح و بهبود مدل پس از ارزیابی
• 45. استفاده از تکنیک‌های تنظیم دقیق پیشرفته
• 46. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 47. تنظیم دقیق با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 48. معرفی روش‌های PEFT مانند LoRA
• 49. مزایای استفاده از PEFT
• 50. پیاده‌سازی LoRA برای تنظیم دقیق
• 51. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای ایجاد لحن‌های خاص
• 52. شناسایی و تعریف لحن‌های مورد نظر
• 53. جمع‌آوری داده‌های متنی با لحن‌های خاص
• 54. آماده‌سازی داده‌ها برای لحن‌های سفارشی
• 55. تنظیم دقیق مدل برای لحن رسمی و اداری
• 56. تنظیم دقیق مدل برای لحن دوستانه و غیررسمی
• 57. تنظیم دقیق مدل برای لحن علمی و تخصصی
• 58. تنظیم دقیق مدل برای لحن تبلیغاتی و بازاریابی
• 59. تنظیم دقیق مدل برای لحن داستانی و روایی
• 60. تنظیم دقیق مدل برای لحن طنز و شوخ‌طبعانه
• 61. تنظیم دقیق مدل برای لحن اخباری و تحلیلی
• 62. تنظیم دقیق مدل برای لحن آموزشی و تربیتی
• 63. تنظیم دقیق مدل برای لحن حقوقی و قضایی
• 64. تنظیم دقیق مدل برای لحن پزشکی و سلامت
• 65. تنظیم دقیق مدل برای لحن مذهبی و اخلاقی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 66. تنظیم دقیق مدل برای حفظ انسجام لحن در متن‌های طولانی
• 67. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
• 68. تست مدل با سناریوهای مختلف
• 69. استانداردسازی خروجی مدل بر اساس لحن مطلوب
• 70. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 71. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 72. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا جانبدارانه
• 73. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های تنظیم شده
• 74. کاربرد مدل‌های زبانی تنظیم شده در صنایع مختلف
• 75. کاربرد در تولید محتوا برای وب‌سایت‌ها
• 76. کاربرد در دستیارهای مجازی و چت‌بات‌ها
• 77. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 78. کاربرد در ابزارهای نویسندگی و ویراستاری
• 79. کاربرد در آموزش و یادگیری آنلاین
• 80. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
• 81. کاربرد در حوزه حقوق و قضا
• 82. کاربرد در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
• 83. کاربرد در حوزه تبلیغات و بازاریابی
• 84. کاربرد در حوزه رسانه و خبر
• 85. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 86. مقیاس‌پذیری و هزینه‌های محاسباتی
• 87. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
• 88. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 89. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 90. تکنیک‌های جدید در تنظیم دقیق
• 91. مدل‌های زبانی خودتنظیم شونده
• 92. نقش هوش مصنوعی در خلق محتوا
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی