اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان درک خطرات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان درک خطرات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر برای مدل‌های زبانی
• 3. مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 4. روش‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 5. داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش
• 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. مفاهیم اصلی fine-tuning
• 8. تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 9. تنظیم دقیق با داده‌های خاص دامنه
• 10. روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (PEFT)
• 11. LoRA: Low-Rank Adaptation
• 12. Adapter-based Tuning
• 13. Prompt Tuning
• 14. Prefix Tuning
• 15. QLoRA: Quantized LoRA
• 16. تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Tuning)
• 17. اهمیت دستورالعمل‌های با کیفیت
• 18. فرمت‌بندی دستورالعمل‌ها
• 19. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
• 20. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 21. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 22. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 23. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 24. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 25. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 26. تنظیم دقیق برای استخراج رابطه
• 27. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 28. تنظیم دقیق برای دیالوگ سیستم‌ها
• 29. تنظیم دقیق برای ربات‌های گفتگو
• 30. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 31. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 32. شناسایی و کاهش سوگیری
• 33. حریم خصوصی داده‌ها
• 34. امنیت مدل‌های زبانی
• 35. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
• 36. خطرات مرتبط با تولید محتوای مضر
• 37. جلوگیری از تولید محتوای توهین‌آمیز
• 38. جلوگیری از تولید محتوای نادرست
• 39. جلوگیری از تولید محتوای گمراه‌کننده
• 40. کنترل بر میزان درک خطرات
• 41. شناسایی کلمات کلیدی و مفاهیم حساس
• 42. طبقه‌بندی محتوا بر اساس سطح خطر
• 43. استفاده از روش‌های نظارتی برای کنترل
• 44. تنظیم دقیق با استفاده از بازخورد انسانی
• 45. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 46. مراحل پیاده‌سازی RLHF
• 47. تابع پاداش در RLHF
• 48. چالش‌های RLHF
• 49. تنظیم دقیق با استفاده از هوش مصنوعی (RLAIF)
• 50. مقایسه RLHF و RLAIF
• 51. روش‌های کنترل خروجی مدل
• 52. فیلترینگ خروجی
• 53. استفاده از الگوهای مجاز
• 54. تنظیم پارامترهای تولید (temperature, top-p)
• 55. تکنیک‌های تولید متن ایمن
• 56. ارزیابی مدل‌های fine-tuned
• 57. معیارهای ارزیابی کمی
• 58. معیارهای ارزیابی کیفی
• 59. ارزیابی ایمنی و اخلاق مدل
• 60. سناریوهای حمله به مدل‌های زبانی
• 61. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 62. حملات تزریق دستورالعمل (Instruction Injection)
• 63. حملات استخراج داده (Data Extraction Attacks)
• 64. دفاع در برابر حملات تزریق پرامپت
• 65. روش‌های اعتبارسنجی ورودی
• 66. ایجاد پرامپت‌های مقاوم
• 67. آموزش مدل برای تشخیص پرامپت‌های مخرب
• 68. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 69. چارچوب‌های ارزیابی ریسک
• 70. استانداردهای صنعتی برای ایمنی مدل
• 71. راهنمای پیاده‌سازی مسئولانه
• 72. ملاحظات قانونی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 73. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 74. حقوق مالکیت معنوی
• 75. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 76. استفاده از مدل‌های زبانی در بخش‌های حساس
• 77. کاربرد در حوزه سلامت
• 78. کاربرد در حوزه آموزش
• 79. کاربرد در حوزه قضایی
• 80. کاربرد در حوزه عمومی
• 81. مطالعات موردی fine-tuning موفق
• 82. مطالعات موردی fine-tuning ناموفق
• 83. درس‌آموخته‌ها از تجربیات عملی
• 84. آیندهٔ fine-tuning مدل‌های زبانی
• 85. روندهای تحقیقاتی جدید
• 86. چشم‌انداز توسعهٔ مدل‌های زبانی ایمن‌تر
• 87. نقش نهادهای نظارتی
• 88. آموزش و فرهنگ‌سازی عمومی
• 89. ارزیابی مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 90. تنظیم دقیق برای افزایش درک عمیق
• 91. تنظیم دقیق برای جلوگیری از سوءاستفاده
• 92. تکنیک‌های نوین برای ایمنی مدل
• 93. پروتکل‌های امنیتی در پردازش زبان طبیعی
• 94. سازگاری با قوانین ملی و شرعی
• 95. رویکردهای فقهی در مدل‌سازی زبان
• 96. تعامل مدل با ارزش‌های فرهنگی
• 97. تدوین دستورالعمل‌های بومی برای fine-tuning