اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی با استفاده از روش QLoRA در محیط پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی با استفاده از روش QLoRA در محیط پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 3. مفاهیم پایه در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 4. چالش‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 5. معرفی روش‌های کاهش حافظه در یادگیری عمیق
• 6. مبانی تئوریک LoRA و کاهش پارامترهای آموزش‌پذیر
• 7. آشنایی با کوانتیزاسیون ۴ بیتی و مدل‌های NNF4
• 8. نقش کتابخانه BitsAndBytes در بهینه‌سازی حافظه
• 9. آماده‌سازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 10. کار با کتابخانه Hugging Face Transformers
• 11. نحوه بارگذاری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 12. بررسی ساختار داده‌های متنی و پیش‌پردازش برای تنظیم دقیق
• 13. توکنایز کردن متون و مدیریت طول دنباله‌ها
• 14. ایجاد و آماده‌سازی مجموعه داده‌های اختصاصی
• 15. تکنیک‌های افزایش کارایی در بارگذاری مدل‌های حجیم
• 16. آموزش مفهوم آداپتورها در معماری LoRA
• 17. پیاده‌سازی QLoRA با استفاده از پکیج PEFT
• 18. تنظیم هایپرپارامترهای کلیدی در فرآیند آموزش
• 19. مدیریت حافظه کارت گرافیک در طول آموزش
• 20. بررسی فرآیند پس‌انتشار خطا در مدل‌های کوانتیزه
• 21. نظارت بر فرآیند آموزش و پایش نمودارهای دقت و خطا
• 22. استفاده از تکنیک‌های ذخیره‌سازی مدل‌های بهینه
• 23. ترکیب وزن‌های آداپتور با مدل پایه
• 24. ارزیابی کیفی مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای استاندارد
• 25. تکنیک‌های استنتاج سریع (Inference) در محیط‌های عملیاتی
• 26. بهینه‌سازی مدل‌های نهایی برای محیط‌های تولیدی
• 27. امنیت در استفاده از مدل‌های زبانی و جلوگیری از سوءاستفاده
• 28. روش‌های فیلترینگ و کنترل خروجی مدل مطابق با ارزش‌های اخلاقی
• 29. ملاحظات بومی‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 30. راهکارهای افزایش دقت در پاسخ‌دهی به پرسش‌های تخصصی
• 31. خطایابی و رفع مشکلات رایج در فرآیند Fine-tuning
• 32. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در محیط‌های ابری بومی
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه مدل تنظیم‌شده
• 34. مستندسازی و گزارش‌دهی از عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
• 35. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران در آموزش مدل
• 36. آینده مدل‌های زبانی سبک و کاربردهای آن در سامانه‌های داخلی