اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین تقطیر دانش (Distillation) برای افزایش دقت مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تقطیر دانش (Distillation) برای افزایش دقت مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و بهینه‌سازی مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و نقش آن در پردازش متن
• 3. چالش‌های به‌کارگیری مدل‌های عمومی در حوزه‌های تخصصی
• 4. مفهوم تقطیر دانش در یادگیری ماشین
• 5. انواع روش‌های تقطیر در مدل‌های زبانی
• 6. تفاوت تقطیر مبتنی بر خروجی و تقطیر مبتنی بر ویژگی
• 7. نقش مدل‌های معلم و دانش‌آموز در فرآیند تقطیر
• 8. انتخاب مجموعه داده‌های مناسب برای حوزه‌های تخصصی
• 9. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی برای مدل‌های تخصصی
• 10. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از مدل‌های معلم
• 11. ارزیابی کیفیت داده‌های تولید شده برای فرآیند تقطیر
• 12. تکنیک‌های استخراج دانش از مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. بهینه‌سازی توابع هدف در فرآیند تقطیر دانش
• 14. تنظیم دقیق مدل‌های کوچک بر اساس دانش مدل‌های بزرگ
• 15. استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای در تقطیر مدل‌های زبانی
• 16. مدیریت پارامترهای مدل در فرآیندهای تقطیر
• 17. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در پیاده‌سازی مدل‌های تخصصی
• 18. روش‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 19. ارزیابی دقت مدل‌های تقطیر شده در حوزه‌های تخصصی
• 20. معیارهای سنجش عملکرد مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 21. تحلیل خطاهای رایج در مدل‌های زبانی تقطیر شده
• 22. تکنیک‌های افزایش استدلال منطقی در مدل‌های کوچک
• 23. مقایسه عملکرد مدل‌های تقطیر شده با مدل‌های پایه
• 24. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تقطیر
• 25. بهینه‌سازی مدل برای کاربردهای خاص در صنایع داخلی
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 27. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 28. تطبیق خروجی‌های مدل با نیازهای تخصصی کاربران
• 29. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل‌های زبانی در طول زمان
• 30. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج فرآیند تقطیر
• 31. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حدود شرعی و قانونی
• 32. آینده هوش مصنوعی و راهکارهای بومی‌سازی مدل‌های زبانی