اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن توجه (Attention Mechanism)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن توجه (Attention Mechanism)

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 و یادگیری عمیق
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) چیست؟
• 4. انواع مکانیسم توجه
• 5. توجه خودی (Self-Attention)
• 6. توجه متقابل (Cross-Attention)
• 7. توجه مبتنی بر پرس و جو، کلید و مقدار (Query, Key, Value)
• 8. محاسبه امتیاز توجه
• 9. محاسبه وزن توجه
• 10. کاربرد توجه در پردازش زبان طبیعی
• 11. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 12. چرا تنظیم دقیق لازم است؟
• 13. تنظیم دقیق در مقابل آموزش از ابتدا (Pre-training)
• 14. انواع تنظیم دقیق
• 15. تنظیم دقیق کامل (Full Fine-tuning)
• 16. تنظیم دقیق پارامتر کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 17. معرفی روش‌های PEFT
• 18. تنظیم دقیق با استفاده از آداپتورها (Adapters)
• 19. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 20. تنظیم دقیق با استفاده از Prompt Tuning
• 21. تنظیم دقیق با استفاده از Prefix Tuning
• 22. تنظیم دقیق با استفاده از P-Tuning
• 23. انتخاب روش مناسب PEFT
• 24. مجموعه داده‌های تنظیم دقیق
• 25. اهمیت کیفیت داده در تنظیم دقیق
• 26. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 27. فرمت‌بندی داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 28. ساخت مجموعه داده سفارشی برای لحن توجه
• 29. مثال‌هایی از مجموعه داده‌های تنظیم دقیق
• 30. تنظیم دقیق برای لحن رسمی
• 31. تنظیم دقیق برای لحن غیررسمی
• 32. تنظیم دقیق برای لحن علمی
• 33. تنظیم دقیق برای لحن ادبی
• 34. تنظیم دقیق برای لحن اخباری
• 35. تنظیم دقیق برای لحن مشاوره‌ای
• 36. تنظیم دقیق برای لحن آموزشی
• 37. تنظیم دقیق برای لحن حقوقی
• 38. تنظیم دقیق برای لحن پزشکی
• 39. تنظیم دقیق برای لحن مذهبی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 40. تنظیم دقیق برای لحن داستانی
• 41. تنظیم دقیق برای لحن طنز (با رعایت چارچوب شرعی)
• 42. تنظیم دقیق برای لحن تجاری
• 43. تنظیم دقیق برای لحن فنی
• 44. تنظیم دقیق برای لحن خلاقانه
• 45. تنظیم دقیق برای لحن همدلانه
• 46. تنظیم دقیق برای لحن اقناعی
• 47. تنظیم دقیق برای لحن تحلیلی
• 48. تنظیم دقیق برای لحن توصیفی
• 49. تنظیم دقیق برای لحن دستوری
• 50. تنظیم دقیق برای لحن پرسشی
• 51. تنظیم دقیق برای لحن خبری
• 52. تنظیم دقیق برای لحن اعتراضی
• 53. تنظیم دقیق برای لحن حمایتی
• 54. تنظیم دقیق برای لحن انتقادی (سازنده)
• 55. تنظیم دقیق برای لحن تشویقی
• 56. تنظیم دقیق برای لحن هشداردهنده
• 57. تنظیم دقیق برای لحن انگیزشی
• 58. تنظیم دقیق برای لحن محترمانه
• 59. تنظیم دقیق برای لحن صریح
• 60. تنظیم دقیق برای لحن کنایه‌آمیز (با احتیاط)
• 61. تنظیم دقیق برای لحن تلویحی
• 62. تنظیم دقیق برای لحن تلخ (با احتیاط)
• 63. تنظیم دقیق برای لحن شیرین
• 64. تنظیم دقیق برای لحن سنگین
• 65. تنظیم دقیق برای لحن سبک
• 66. تنظیم دقیق برای لحن قاطع
• 67. تنظیم دقیق برای لحن منعطف
• 68. تنظیم دقیق برای لحن رسمی اداری
• 69. تنظیم دقیق برای لحن غیررسمی دوستانه
• 70. تنظیم دقیق برای لحن آکادمیک
• 71. تنظیم دقیق برای لحن رسانه‌ای
• 72. تنظیم دقیق برای لحن کاربری
• 73. تنظیم دقیق برای لحن سازمانی
• 74. تنظیم دقیق برای لحن دولتی
• 75. تنظیم دقیق برای لحن مردمی
• 76. تنظیم دقیق برای لحن تخصصی
• 77. تنظیم دقیق برای لحن عمومی
• 78. مراحل عملی تنظیم دقیق
• 79. انتخاب مدل پایه مناسب
• 80. آماده‌سازی محیط توسعه
• 81. نصب کتابخانه‌ها و ابزارهای لازم
• 82. بارگذاری مدل پایه
• 83. بارگذاری مجموعه داده تنظیم دقیق
• 84. تعریف هایپرپارامترها
• 85. شروع فرآیند تنظیم دقیق
• 86. نظارت بر فرآیند آموزش
• 87. ارزیابی مدل تنظیم شده
• 88. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 89. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
• 90. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 91. مدیریت خطاهای رایج در تنظیم دقیق
• 92. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 93. تنظیم دقیق در عمل: مثال‌های پیشرفته
• 94. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات با لحن خاص
• 95. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متون با لحن خاص
• 96. تنظیم دقیق برای تولید محتوا با لحن خاص
• 97. تنظیم دقیق برای ترجمه با حفظ لحن
• 98. تنظیم دقیق برای چت‌بات‌ها با لحن سفارشی
• 99. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 100. حفظ حریم خصوصی در داده‌های تنظیم دقیق