اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Question Generation

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Question Generation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: مقدمه‌ای بر سفارشی‌سازی
• 2. معماری‌های مدل‌های زبانی چندوجهی
• 3. تولید سوال چندوجهی: اصول و مبانی
• 4. مجموعه‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های تولید سوال
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی و تصویری
• 6. بردارسازی متن: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 7. بردارسازی تصویر: شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 8. ترکیب ویژگی‌های متنی و تصویری
• 9. معماری‌های رمزگذار-رمزگشا برای تولید سوال
• 10. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های تولید سوال
• 11. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 12. Fine-tuning مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 13. تکنیک‌های انتقال یادگیری در تولید سوال
• 14. انتخاب معیار ارزیابی مناسب برای تولید سوال
• 15. معیارهای ارزیابی خودکار تولید سوال
• 16. ارزیابی انسانی کیفیت سوالات تولید شده
• 17. بهبود تنوع سوالات تولید شده
• 18. کنترل لحن و سبک سوالات تولید شده
• 19. تولید سوالات چندگزینه‌ای
• 20. تولید سوالات پاسخ کوتاه
• 21. تولید سوالات پاسخ بلند
• 22. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 23. یادگیری تقویتی برای تولید سوال
• 24. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
• 25. استفاده از سخت‌افزار تخصصی (GPU، TPU)
• 26. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 27. تکنیک‌های regularisation برای جلوگیری از overfitting
• 28. تکنیک‌های data augmentation برای افزایش تنوع داده‌ها
• 29. بررسی و تحلیل خطاهای مدل
• 30. شناسایی و رفع سوگیری‌ها در مدل
• 31. بهبود قابلیت تعمیم مدل به داده‌های جدید
• 32. مدل‌سازی دانش پس‌زمینه برای تولید سوالات مرتبط‌تر
• 33. استفاده از ontologyها و knowledge graphها
• 34. تولید سوال بر اساس context داده شده
• 35. تولید سوال از تصاویر و ویدئوها
• 36. تولید سوال برای آموزش تعاملی
• 37. تولید سوال برای ارزیابی دانش
• 38. تولید سوال به زبان‌های مختلف
• 39. استفاده از مدل‌های ترجمه ماشینی
• 40. تطبیق مدل با دامنه‌های خاص
• 41. تولید سوال در حوزه پزشکی
• 42. تولید سوال در حوزه حقوقی
• 43. تولید سوال در حوزه آموزشی
• 44. تولید سوال در حوزه سرگرمی
• 45. تولید سوال در حوزه اخبار
• 46. تولید سوال برای افراد با نیازهای خاص
• 47. تولید سوال برای کودکان
• 48. تکنیک‌های تولید سوال تعاملی
• 49. تولید سوال با استفاده از reinforcement learning from human feedback (RLHF)
• 50. تکنیک‌های تولید سوال با استفاده از generative adversarial networks (GANs)
• 51. تولید سوال چند مرحله‌ای
• 52. تولید سوال با توجه به سطح دشواری
• 53. بهبود قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های تولید سوال
• 54. بررسی تاثیر پارامترهای مختلف بر عملکرد مدل
• 55. مقایسه مدل‌های مختلف تولید سوال
• 56. تکنیک‌های کاهش حجم مدل
• 57. استفاده از pruning و quantization
• 58. تکنیک‌های distillation برای انتقال دانش
• 59. استفاده از Federated Learning برای آموزش مدل
• 60. حفظ حریم خصوصی در آموزش مدل
• 61. تولید سوال با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 62. تکنیک‌های prompt engineering برای LLMs
• 63. ارزیابی و انتخاب بهترین LLM برای تولید سوال
• 64. تولید سوال با استفاده از APIs
• 65. استفاده از ابزارهای cloud-based برای آموزش و استقرار مدل
• 66. توسعه یک رابط کاربری برای تولید سوال
• 67. استقرار مدل در یک محیط production
• 68. نظارت بر عملکرد مدل در محیط production
• 69. تکرار و بهبود مدل در طول زمان
• 70. تکنیک‌های A/B testing برای مقایسه مدل‌ها
• 71. بهینه‌سازی مدل برای مصرف انرژی
• 72. تولید سوال با استفاده از داده‌های ساخت‌یافته
• 73. تولید سوال با استفاده از داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته
• 74. تکنیک‌های ترکیب داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته
• 75. بررسی مسائل اخلاقی در تولید سوال
• 76. جلوگیری از تولید سوالات گمراه‌کننده یا مضر
• 77. تولید سوالات با رعایت اصول شفافیت و مسئولیت‌پذیری