اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Yi

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Yi

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری مدل‌های زبانی ترنسفورمر
• 2. آشنایی با معماری Yi
• 3. ساختار لایه‌های ترنسفورمر در مدل‌های Yi
• 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های Yi
• 5. کدگذاری موقعیت (Positional Encoding)
• 6. انواع توکن‌سازی (Tokenization)
• 7. روش‌های پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 8. اهمیت داده‌های آموزشی در سفارشی‌سازی مدل
• 9. اصول جمع‌آوری داده‌های آموزشی سازگار با قوانین
• 10. فیلتر کردن و پاکسازی داده‌های آموزشی
• 11. شناسایی و حذف محتوای نامناسب از داده‌ها
• 12. استانداردهای حجاب و پوشش شرعی در داده‌های آموزشی
• 13. محدودیت‌های محتوای دینی و اعتقادی در داده‌ها
• 14. پرهیز از ترویج روابط خارج از چارچوب شرع
• 15. ملاحظات مربوط به موسیقی و هنر در داده‌ها
• 16. حساسیت‌های تاریخی و سیاسی در داده‌های آموزشی
• 17. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
• 18. ملاحظات مربوط به اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا
• 19. اصول روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 20. اصول علوم پزشکی و سلامت مطابق پروتکل‌های رسمی
• 21. مقدمه‌ای بر فرایند Fine-tuning
• 22. تفاوت Fine-tuning با Pre-training
• 23. انواع روش‌های Fine-tuning
• 24. Fine-tuning پارامترهای کامل مدل
• 25. Fine-tuning پارامترهای منتخب (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 26. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 27. روش QLoRA
• 28. روش Prompt Tuning
• 29. روش P-Tuning
• 30. روش Prefix Tuning
• 31. انتخاب پارامترهای مناسب برای Fine-tuning
• 32. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 33. اندازه بچ (Batch Size)
• 34. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 35. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 36. تنظیمات مربوط به منظم‌سازی (Regularization)
• 37. اهمیت اعتبارسنجی (Validation) در Fine-tuning
• 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 39. معیارهای مرتبط با تولید متن
• 40. معیارهای مرتبط با درک مطلب
• 41. معیارهای اختصاصی برای سفارشی‌سازی لحن
• 42. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 43. تکنیک‌های ارزیابی دستی
• 44. شناسایی سوگیری‌ها (Biases) در مدل Fine-tuned
• 45. روش‌های کاهش سوگیری‌ها
• 46. حساسیت‌زدایی (De-biasing) مدل
• 47. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 48. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 49. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 50. شفافیت در فرآیند Fine-tuning
• 51. کاربردهای Fine-tuning مدل‌های زبانی Yi
• 52. سفارشی‌سازی لحن برای پاسخگویی رسمی
• 53. تنظیم لحن برای محتوای آموزشی
• 54. سفارشی‌سازی لحن برای نگارش محتوای فرهنگی
• 55. تنظیم لحن برای ارتباط با مخاطبان خاص
• 56. سفارشی‌سازی لحن برای خلاصه‌سازی متون
• 57. تنظیم لحن برای تولید محتوای داستانی (با رعایت چارچوب)
• 58. سفارشی‌سازی لحن برای پاسخ به سوالات شرعی (با احتیاط)
• 59. تنظیم لحن برای نگارش متون علمی و پژوهشی
• 60. سفارشی‌سازی لحن برای پشتیبانی مشتریان
• 61. تنظیم لحن برای تولید محتوای خبری (با رعایت چارچوب)
• 62. سفارشی‌سازی لحن برای نوشتن شعر (با رعایت چارچوب)
• 63. تنظیم لحن برای ترجمه (با رعایت چارچوب)
• 64. سفارشی‌سازی لحن برای تحلیل احساسات (با رعایت چارچوب)
• 65. تنظیم لحن برای تولید کدهای برنامه‌نویسی (با رعایت چارچوب)
• 66. سفارشی‌سازی لحن برای نگارش متون حقوقی (با رعایت چارچوب)
• 67. تنظیم لحن برای تولید محتوای آموزشی تاریخ ایران
• 68. سفارشی‌سازی لحن برای نگارش متون اقتصادی اسلامی
• 69. تنظیم لحن برای تولید محتوای روانشناسی خانواده
• 70. سفارشی‌سازی لحن برای نگارش متون پزشکی (با چارچوب رسمی)
• 71. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی Yi
• 72. مشکل کمبود داده‌های آموزشی با کیفیت
• 73. مواجهه با سوگیری‌های ناخواسته در لحن
• 74. حفظ انسجام و منطق در لحن سفارشی‌شده
• 75. پیاده‌سازی عملی Fine-tuning با استفاده از فریم‌ورک‌ها
• 76. معرفی PyTorch و TensorFlow
• 77. کتابخانه‌های مرتبط با Fine-tuning (مانند Hugging Face Transformers)
• 78. تنظیم محیط توسعه
• 79. مراحل عملی پیاده‌سازی Fine-tuning
• 80. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل Fine-tuned
• 81. استقرار مدل Fine-tuned
• 82. مانیتورینگ عملکرد مدل پس از استقرار
• 83. بررسی مداوم انطباق با قوانین
• 84. به‌روزرسانی مدل بر اساس بازخوردها
• 85. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
• 86. آیندهٔ Fine-tuning مدل‌های زبانی Yi