اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Controllable Style Transfer

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Controllable Style Transfer

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 بزرگ و چالش‌های کنترل لحن و سبک در تولید متن
• 2. مفاهیم پایه انتقال سبک کنترل‌شده (Controllable Style Transfer) در پردازش زبان طبیعی
• 3. بررسی روش‌های مختلف تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی برای شخصی‌سازی سبک
• 4. معماری‌های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشایی و ترنسفورمرها در کنترل لحن
• 5. روش‌های تفکیک محتوا از سبک (Content-Style Disentanglement) در فضای پنهان
• 6. طراحی و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های متنی با برچسب‌های لحن و سبک ویژه
• 7. پیش‌پردازش متن، توکنایز کردن و ساخت پایپ‌لاین داده‌ها برای آموزش سفارشی
• 8. آشنایی با تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتری (PEFT) مانند LoRA و QLoRA در کنترل لحن
• 9. پیاده‌سازی توابع هزینه (Loss Functions) اختصاصی برای ارزیابی و هدایت سبک خروجی
• 10. استفاده از مدل‌های پاداش (Reward Models) و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) برای تنظیم لحن
• 11. معرفی رویکردهای بدون نظارت (Unsupervised Style Transfer) در مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. استفاده از بردارهای سبک (Style Vectors) و پرامپت‌های هدایت‌شده برای کنترل پویا
• 13. پیاده‌سازی مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) متناسب با هدایت لحن و شخصیت متنی
• 14. مدیریت و کنترل شدت اعمال سبک روی خروجی مدل در زمان استنتاج (Inference)
• 15. بهینه‌سازی هایپرفارامترها و تنظیم نرخ یادگیری در فرآیند تنظیم دقیق لحن
• 16. ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای خودکار و انسانی
• 17. بررسی چالش‌های افت کیفیت زبانی و پدیده فاجعه‌بار فراموشی (Catastrophic Forgetting) در Fine-tuning
• 18. استفاده از تکنیک‌های پرامپت‌نگینی پیشرفته در کنار انتقال سبک ساختاری
• 19. رفع خطاهای رایج، اشکال‌زدایی (Debugging) و بهینه‌سازی کدهای پایتورچ در آموزش مدل
• 20. پیاده‌سازی عملیاتی و استقرار مدل‌های زبانی با لحن سفارشی روی سرورهای ابری
• 21. پروژه عملی ۱: پیاده‌سازی و تنظیم دقیق یک مدل زبانی برای تقلید لحن رسمی یا عامیانه
• 22. پروژه عملی ۲: توسعه یک سامانه کامل انتقال سبک کنترل‌شده با معماری سفارشی از صفر تا استقرار
• 23. بهترین روش‌ها (Best Practices) در توسعه، نگهداری و مقیاس‌سازی مدل‌های زبانی با لحن سفارشی