اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر درک زبان در بستر فیزیکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر درک زبان در بستر فیزیکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. موقعیت‌شناسی fine-tuning در برابر prompt، RAG و تغییر ساختار مدل
• 2. مبانی معماری مدل‌های زبانی و نقش آن در قابل‌فراگیری‌بودن لحن و سبک
• 3. تعریف لحن، سبک، سبک گفتار، سطح رسمیت و تفاوت‌های آن‌ها
• 4. زبان بدن مجازی و نشانه‌های زبانی خلق‌ووخو، صمیمیت، اعتماد و اقتدار
• 5. مفهوم زبانِ القایی و نقش بدن، مکان، حرکت و تعامل در معنا
• 6. نمای صفر، اول شخص و سوم شخص در توصیف فضا و موقعیت‌های فیزیکی
• 7. نهادها، افعال حرکتی، جهت‌ها و روابط مکانی در بافت فیزیکی
• 8. مفاهیم فاصله، مقیاس، مسیر، دسترسی، مانع و محدودیت‌های فیزیکی
• 9. قابلیت‌های اشیاء، نیّت عمل و زبان اشاره در موقعیت‌های کاربردی
• 10. راهنمایی‌های فضایی، افعال امری و لحن‌های ایمن در محیط‌های فیزیکی
• 11. تعیین هدف آموزشی و سناریوهای قابل‌آموزش برای هر لحن
• 12. انتخاب مدل پایه بر اساس کیفیت زبان، اندازه، هزینه و قابلیت تنظیم‌ساز
• 13. طراحی مجموعه‌داده متوازن برای لحن‌های متنوع و کاربردهای فیزیکی
• 14. ساخت نمونه‌های آموزشی Instruction–Output با زمینه و پاسخ
• 15. تعریف چارچوب برچسب‌گذاری لحن و سبک
• 16. تعریف چارچوب برچسب‌گذاری بافت فیزیکی، موقعیت و رفتار موردنظر
• 17. برچسب‌گذاری اشاره‌های مکانی، دیدگاه گوینده و مخاطب
• 18. طراحی مثال‌های متضاد برای تمایز لحن‌های نزدیک، رسمی، هشداردهنده و همراه
• 19. شناسایی ابهام، اطلاعات ناقص و موقعیت‌هایی که پاسخ قطعی ندارند
• 20. پاک‌سازی داده، یکنواخت‌سازی قالب و حذف تکرارهای آلوده‌کننده
• 21. حفاظت از حریم خصوصی و حذف داده‌های حساس در نمونه‌های میدانی
• 22. تقسیم داده به آموزش، اعتبارسنجی و آزمون بدون نشت بافت
• 23. ساخت خط پایه با prompt و مدل بدون fine-tuning
• 24. تعریف شاخص‌های کیفیت لحن، طبیعی‌بودن و پیروی از دستور
• 25. تعریف شاخص‌های زمین‌گذاری و هماهنگی با بافت فیزیکی
• 26. ارزیابی ثبات لحن در بازگویی، تنوع واژگان و تغییر جزئی زمینه
• 27. طراحی آزمون‌های سخت برای فاصله، جهت، مقیاس و تغییر نقطه‌نظر
• 28. آموزش نظارت‌شده و بهینه‌سازی loss برای داده‌های Instruction–Output
• 29. انتخاب نرخ یادگیری، تعداد epoch، batch و تنظیم‌کننده‌ها
• 30. مدیریت طول متن، packing و جلوگیری از اتلاف محاسبات
• 31. مراقبت از overfitting، underfitting و افت تعمیم‌پذیری
• 32. استفاده از PEFT و LoRA برای حفظ دانش عمومی مدل
• 33. انتخاب rank، نرخ یادگیری اختصاصی و تنظیم‌سازهای LoRA
• 34. مدیریت چند تنظیم‌ساز برای لحن‌ها یا کاربردهای متفاوت
• 35. ترکیب آموزش چندوظیفه‌ای برای لحن، زمین‌گذاری و پیروی از دستور
• 36. طراحی برنامه آموزشی تدریجی از لحن‌های ساده به موقعیت‌های پیچیده
• 37. نمونه‌سازی کنترل‌شده برای تنوع موقعیت، مخاطب و سطح فوریت
• 38. تولید خودکار نمونه با حفظ کنترل روی ویژگی‌های لحن و بافت
• 39. استفاده از داده‌های ترجیحی برای مقایسه دو لحن در یک موقعیت
• 40. آموزش ترجیح با DPO و طراحی معیار برتری پاسخ
• 41. ساخت reward model برای امتیازدهی به لحن و هماهنگی فیزیکی
• 42. پرهیز از exaggeration، تقلب در ارزیابی و بهینه‌سازی بیش از حد metric
• 43. بهسازی کلمات و ساختار جمله برای انتقال طبیعی لحن
• 44. انتقال کنترل‌شده سبک بدون تغییر معنای عملی یا اطلاعات مکانی
• 45. کنترل هم‌زمان لحن، میزان جزئیات، فوریت و رفتار ایمن
• 46. افزایش مقاومت در برابر ابهام، نقص داده و تغییر دیدگاه
• 47. ارزیابی تعمیم به سناریوهای فیزیکی جدید و داده‌های خارج از توزیع
• 48. شناسایی و کاهش hallucination در توصیف اشیاء، مسیرها و اقدامات
• 49. مدیریت موقعیت‌های خطرناک، هشدارهای ضروری و دستورالعمل‌های ایمن
• 50. آزمون‌های adversarial برای لو دادن لحن، نقض زمینه یا تولید پاسخ ناسازگار
• 51. طراحی ارزیابی انسانی با rubric، داوران مستقل و سنجش اتکاپذیری
• 52. ترکیب ارزیابی انسانی با متریک‌های خودکار برای تصمیم‌گیری دقیق
• 53. تحلیل خطا و دسته‌بندی شکست‌های لحنی، زبانی و زمین‌گذاری
• 54. تست فشار برای تنوع فرهنگ، لهجه، طول متن و شرایط ناخواسته
• 55. انتخاب استراتژی deployment و یکپارچه‌سازی تنظیم‌ساز با مدل پایه
• 56. تنظیم decoding برای تعادل میان خلاقیت، ثبات لحن و صحت پاسخ
• 57. پایش live model برای افت لحن، grounding و رفتارهای ناخواسته
• 58. گردش بازخورد کاربران به نمونه آموزشی و نسخه‌های بعدی مدل
• 59. طراحی چک‌لیست اخلاقی برای دستکاری لحن، شفافیت و مسئولیت‌پذیری
• 60. اجرای پروژه پایانی از تعریف لحن تا آموزش، ارزیابی و راه‌اندازی