اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 2. معماری ترنسفورمر: بلوک‌های سازنده
• 3. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
• 4. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
• 5. انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
• 6. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization)
• 7. اتصالات باقیمانده (Residual Connections)
• 8. موقعیت‌یابی (Positional Encoding)
• 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های ترنسفورمر
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 12. مجموعه داده‌های پیش‌آموزش
• 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 14. پرامپت چیست؟
• 15. اهمیت پرامپت در مدل‌های زبانی
• 16. انواع پرامپت‌ها: پرامپت‌های صفر-شات، یک-شات و چند-شات
• 17. مهندسی پرامپت: اصول و تکنیک‌ها
• 18. طراحی پرامپت برای وظایف مختلف
• 19. بهینه‌سازی پرامپت برای دقت و کارایی
• 20. تکنیک‌های زنجیره فکر (Chain-of-Thought Prompting)
• 21. تکنیک‌های تولید خودکار پرامپت (Automatic Prompt Generation)
• 22. پرامپت‌های تقابلی (Adversarial Prompts)
• 23. حملات پرامپتی و روش‌های دفاعی
• 24. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 25. کنترل تولید متن با پرامپت‌ها
• 26. استفاده از پرامپت‌ها برای خلاصه سازی متن
• 27. استفاده از پرامپت‌ها برای ترجمه ماشینی
• 28. استفاده از پرامپت‌ها برای تولید کد
• 29. استفاده از پرامپت‌ها برای پاسخ به سؤالات
• 30. استفاده از پرامپت‌ها برای تولید محتوای خلاقانه
• 31. تأثیر طول پرامپت بر عملکرد مدل
• 32. تأثیر دما (Temperature) بر خروجی مدل
• 33. تأثیر احتمال نمونه‌برداری (Top-p Sampling) بر خروجی مدل
• 34. تکنیک‌های کاهش توهم (Hallucination) در مدل‌های زبانی
• 35. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش زبان فارسی
• 36. چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های ترنسفورمر
• 37. منابع داده فارسی برای پیش‌آموزش مدل‌ها
• 38. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر بر روی داده‌های فارسی
• 39. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر فارسی
• 40. ابزارهای مهندسی پرامپت
• 41. APIهای دسترسی به مدل‌های ترنسفورمر
• 42. مستندسازی پرامپت‌ها و مدیریت نسخه‌ها
• 43. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های ترنسفورمر
• 44. اخلاق در مهندسی پرامپت
• 45. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و پرامپت‌ها
• 46. حریم خصوصی و امنیت در استفاده از مدل‌های زبانی
• 47. آینده مهندسی پرامپت
• 48. ترکیب مدل‌های ترنسفورمر با سایر تکنولوژی‌ها
• 49. کاربردهای نوظهور مهندسی پرامپت
• 50. مدل‌های ترنسفورمر سبک‌وزن برای دستگاه‌های محدود
• 51. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای استقرار در لبه (Edge Deployment)
• 52. استفاده از ترنسفورمرها در بینایی ماشین
• 53. ترکیب مدل‌های زبانی و بینایی ماشین
• 54. استفاده از ترنسفورمرها در پردازش سیگنال
• 55. تکنیک‌های کمّی‌سازی (Quantization) مدل‌های ترنسفورمر
• 56. تکنیک‌های هرس (Pruning) مدل‌های ترنسفورمر
• 57. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در ترنسفورمرها
• 58. استفاده از ترنسفورمرها در رباتیک
• 59. استفاده از ترنسفورمرها در سیستم‌های توصیه گر
• 60. استفاده از ترنسفورمرها در تحلیل احساسات
• 61. استفاده از ترنسفورمرها در تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
• 62. استفاده از ترنسفورمرها در خلاصه‌سازی اخبار
• 63. استفاده از ترنسفورمرها در تولید داستان
• 64. استفاده از ترنسفورمرها در تولید شعر
• 65. مدل‌های ترنسفورمر و جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 66. مدل‌های ترنسفورمر و بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 67. استفاده از ترنسفورمرها در تولید زیرنویس خودکار
• 68. استفاده از ترنسفورمرها در تشخیص گفتار
• 69. تفسیرپذیری مدل‌های ترنسفورمر
• 70. روش‌های تجسم توجه (Attention Visualization)
• 71. بررسی اهمیت لایه‌های مختلف در ترنسفورمرها
• 72. تکنیک‌های تشخیص نقاط ضعف مدل
• 73. عیب‌یابی و رفع مشکلات در مهندسی پرامپت
• 74. منابع آموزشی پیشرفته مهندسی پرامپت