اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وابستگی و استقلال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وابستگی و استقلال

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 کنترل وابستگی و استقلال
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترانسفورمر و مکانیسم‌های توجه
• 4. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق: یک مرور کلی
• 5. مجموعه داده‌ها و آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
• 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 7. تکنیک‌های تنظیم دقیق مبتنی بر نظارت
• 8. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی
• 9. کنترل وابستگی در تولید متن
• 10. مدل‌های مولد متضاد (GANs) برای کنترل متن
• 11. روش‌های نمونه‌برداری از مدل‌های زبانی
• 12. تنظیم دما (Temperature Scaling) برای کنترل تصادفی بودن
• 13. استراتژی‌های تنوع در تولید متن
• 14. کنترل ویژگی‌های خاص در تولید متن
• 15. استفاده از بردار ویژگی برای هدایت تولید
• 16. روش‌های مبتنی بر طبقه‌بندی برای کنترل خروجی
• 17. بهینه‌سازی چند هدفه در تنظیم دقیق
• 18. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در تنظیم دقیق
• 19. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 20. خلاصه‌سازی متن با کنترل طول و محتوا
• 21. ترجمه ماشینی با حفظ سبک و لحن
• 22. تولید داستان با کنترل شخصیت و طرح
• 23. تولید کد با کنترل نحو و معنا
• 24. تولید شعر با کنترل قافیه و وزن
• 25. تولید محتوای بازاریابی با کنترل لحن برند
• 26. تولید پاسخ‌های پرسش و پاسخ با کنترل دقت و جزئیات
• 27. کنترل استقلال در تولید متن
• 28. تولید متن خلاقانه و نوآورانه
• 29. تکنیک‌های افزایش تنوع در تولید متن
• 30. روش‌های تولید متن غیرتکراری
• 31. استفاده از حافظه بلندمدت در مدل‌های زبانی
• 32. مدل‌های زبانی شرطی (Conditional Language Models)
• 33. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در تنظیم دقیق
• 34. استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) در تنظیم دقیق
• 35. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 36. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 37. ابزارهای نظارت بر تولید متن
• 38. پایش کیفیت خروجی مدل‌های زبانی
• 39. بهبود کارایی مدل‌های زبانی
• 40. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف
• 41. چالش‌ها و محدودیت‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 42. مسائل اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 43. آینده مدل‌های زبانی و کنترل تولید متن
• 44. کاربردهای عملی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 45. مطالعه موردی: تنظیم دقیق برای یک وظیفه خاص
• 46. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی روی سخت‌افزار محدود
• 47. بهینه‌سازی حافظه در تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 48. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 49. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 50. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندزبانه
• 51. کنترل کیفیت ترجمه ماشینی
• 52. تولید محتوای چندرسانه‌ای با مدل‌های زبانی
• 53. تولید محتوای متناسب با مخاطب هدف
• 54. تطبیق مدل‌های زبانی با سبک‌های نوشتاری مختلف
• 55. تکنیک‌های افزایش قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی
• 56. روش‌های تشخیص و اصلاح خطاهای مدل‌های زبانی
• 57. استفاده از بازخورد انسانی در تنظیم دقیق
• 58. یادگیری فعال (Active Learning) در تنظیم دقیق
• 59. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 60. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 61. ارزیابی سوگیری در داده‌های آموزشی
• 62. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
• 63. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 64. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 65. توسعه ابزارهای ارزیابی خودکار کیفیت متن
• 66. تحلیل احساسات در متن تولید شده
• 67. تشخیص موضوع در متن تولید شده
• 68. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 69. تولید عنوان برای متن
• 70. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 71. برچسب‌گذاری نقش دستوری (Part-of-Speech Tagging)
• 72. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
• 73. تولید متن با استفاده از دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های داده
• 74. استفاده از گراف دانش (Knowledge Graph) در تنظیم دقیق
• 75. تولید متن با استفاده از استدلال منطقی
• 76. مدل‌های زبانی مبتنی بر استدلال
• 77. تولید متن با استفاده از قوانین و محدودیت‌ها
• 78. کنترل ساختاری تولید متن
• 79. استفاده از گرامر مستقل از متن (Context-Free Grammar)
• 80. تولید متن با استفاده از الگوهای زبانی
• 81. تشخیص و اصلاح الگوهای زبانی نادرست
• 82. تولید متن با استفاده از شبکه‌های Bayesian
• 83. مدل‌های زبانی احتمالی
• 84. تولید متن با استفاده از مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
• 85. تولید متن با استفاده از مدل‌های زنجیره مارکوف (Markov Chain)