اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پنجره توجه و پراکندگی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پنجره توجه و پراکندگی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر: مبانی و اجزا
• 3. مفهوم پنجره توجه (Attention Window)
• 4. انواع مکانیسم‌های توجه
• 5. توجه خودکار (Self-Attention): تشریح کامل
• 6. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
• 7. محاسبه امتیازهای توجه
• 8. نقش وزن‌دهی در مکانیسم توجه
• 9. پراکندگی (Sparsity) در مدل‌های زبانی
• 10. روش‌های اعمال پراکندگی در ماتریس‌های توجه
• 11. مزایای استفاده از پراکندگی در مدل‌های زبانی
• 12. کاهش پیچیدگی محاسباتی با پراکندگی
• 13. پراکندگی ساختاری (Structural Sparsity)
• 14. پراکندگی پویا (Dynamic Sparsity)
• 15. تأثیر اندازه پنجره توجه بر عملکرد مدل
• 16. انتخاب بهینه اندازه پنجره توجه
• 17. روش‌های تنظیم اندازه پنجره توجه
• 18. پراکندگی و طول دنباله ورودی
• 19. مدل‌های زبانی با پنجره توجه متغیر
• 20. روش‌های پیاده‌سازی پنجره توجه متغیر
• 21. تکنیک‌های کاهش حافظه در مدل‌های زبانی
• 22. بهینه‌سازی حافظه با استفاده از کوانتیزاسیون
• 23. بهینه‌سازی حافظه با استفاده از هرس کردن
• 24. مقایسه روش‌های مختلف بهینه‌سازی حافظه
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با پراکندگی
• 26. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 27. تأثیر پراکندگی بر سرعت آموزش مدل
• 28. تأثیر پراکندگی بر کیفیت خروجی مدل
• 29. روش‌های ترکیب پراکندگی و پنجره توجه
• 30. بهینه‌سازی همزمان پراکندگی و پنجره توجه
• 31. کاربردهای مدل‌های زبانی با پنجره توجه و پراکندگی
• 32. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
• 33. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 34. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 35. پاسخ به سؤالات با مدل‌های زبانی
• 36. تحلیل احساسات با مدل‌های زبانی
• 37. مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 38. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 39. چالش‌های موجود در پردازش زبان طبیعی
• 40. نقش مدل‌های زبانی در حل چالش‌های پردازش زبان طبیعی
• 41. آینده مدل‌های زبانی با پنجره توجه و پراکندگی
• 42. تحقیقات جاری در زمینه مدل‌های زبانی
• 43. تکنیک‌های جدید در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 44. استفاده از مدل‌های زبانی در صنایع مختلف
• 45. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 46. روش‌های انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
• 47. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 48. تأثیر داده‌های آموزشی بر عملکرد مدل‌های زبانی
• 49. روش‌های افزایش کیفیت داده‌های آموزشی
• 50. مدیریت داده‌های آموزشی در مقیاس بزرگ
• 51. استفاده از داده‌های مصنوعی در آموزش مدل‌های زبانی
• 52. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 53. روش‌های توضیح‌پذیر کردن تصمیمات مدل‌های زبانی
• 54. ارزیابی سوگیری در مدل‌های زبانی
• 55. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 56. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 57. حمله به مدل‌های زبانی و روش‌های دفاعی
• 58. مسائل اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 59. مدل‌های زبانی و حریم خصوصی کاربران
• 60. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 61. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 62. منابع داده‌ای برای آموزش مدل‌های زبانی فارسی
• 63. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 64. ابزارهای توسعه مدل‌های زبانی فارسی