اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی (Fine-tuning) برای کاربردهای بومی و تخصصی علمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی (Fine-tuning) برای کاربردهای بومی و تخصصی علمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. آشنایی با انواع مدل‌های زبانی متن‌باز و قابلیت‌های آن‌ها
• 4. پیش‌پردازش و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های متنی تخصصی
• 5. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های فارسی برای آموزش مدل
• 6. تکنیک‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان در زبان فارسی
• 7. مفهوم بهینه‌سازی مدل و تفاوت آن با آموزش از صفر
• 8. بررسی انواع روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 9. آموزش کامل پارامترها در مقایسه با روش‌های کم‌هزینه
• 10. مبانی نظری و عملی روش‌های سازگار با پارامترهای کارآمد
• 11. پیاده‌سازی روش لورا برای کاهش حافظه مصرفی
• 12. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با روش کوانتایزیشن
• 13. بررسی چالش‌های مدل‌سازی متون علمی و تخصصی فارسی
• 14. انتخاب مدل پایه مناسب برای کاربردهای بومی
• 15. آماده‌سازی سخت‌افزار و محیط توسعه برای عملیات بهینه‌سازی
• 16. مدیریت حافظه کارت گرافیک در فرآیند آموزش
• 17. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای بارگذاری مدل
• 18. طراحی و مهندسی دستورالعمل برای بهبود پاسخ‌دهی
• 19. ارزیابی کیفی و کمی خروجی‌های مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 20. استفاده از معیارهای ارزیابی متنی در زبان فارسی
• 21. رفع مشکلات توهم و عدم دقت در خروجی مدل
• 22. تکنیک‌های افزایش امنیت و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 23. نظارت بر خروجی مدل با استفاده از لایه‌های فیلترینگ
• 24. استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده در محیط‌های عملیاتی
• 25. بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی مدل در کاربردهای واقعی
• 26. روش‌های ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 27. ارتقای مدل با استفاده از بازخورد انسانی
• 28. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
• 29. تطبیق مدل برای کاربردهای خاص در حوزه‌های علمی
• 30. کاربرد مدل‌های شخصی‌سازی شده در سامانه‌های پاسخگویی هوشمند
• 31. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 32. رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 33. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی و شخصی‌سازی
• 34. توسعه ابزارهای کاربردی مبتنی بر مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 35. آینده مدل‌های زبانی بومی و راهکارهای توسعه پایدار