اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر قیاس

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر قیاس

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. هدف از fine-tuning: فراتر از آموزش از صفر
• 3. مروری بر مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌شده (pre-trained)
• 4. انتخاب مدل زبانی مناسب برای fine-tuning
• 5. مجموعه‌داده‌سازی برای fine-tuning سبک و قیاس
• 6. آماده‌سازی داده‌ها: پاکسازی، توکن‌سازی و فرمت‌بندی
• 7. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود fine-tuning
• 8. معرفی روش‌های fine-tuning: کامل، لایه‌ای و آداپتور
• 9. fine-tuning کامل (full fine-tuning): مزایا و معایب
• 10. fine-tuning لایه‌ای (layer-wise fine-tuning): بهینه‌سازی کارایی
• 11. آداپتورها (adapters): رویکردی سبک و مقیاس‌پذیر
• 12. تنظیم ابرپارامترها (hyperparameter tuning) در fine-tuning
• 13. یادگیری نرخ (learning rate) و زمان‌بندی آن
• 14. بهینه‌سازها (optimizers) و انتخاب مناسب
• 15. تکنیک‌های regularization برای جلوگیری از overfitting
• 16. ارزیابی مدل‌های fine-tune شده: معیارها و روش‌ها
• 17. Perplexity: سنجش کیفیت مدل زبانی
• 18. BLEU و ROUGE: ارزیابی تولید متن
• 19. ارزیابی انسانی (human evaluation): درک ظرافت‌های سبک
• 20. fine-tuning برای لحن خاص (مثبت، منفی، رسمی، غیررسمی)
• 21. fine-tuning برای سبک نویسندگی (شعر، داستان، مقاله)
• 22. fine-tuning مبتنی بر قیاس: تولید متن با ساختارهای مشابه
• 23. استفاده از مثال‌های قیاسی در مجموعه داده
• 24. کنترل قیاس در خروجی مدل
• 25. fine-tuning برای تقلید از سبک نویسندگان خاص
• 26. استخراج ویژگی‌های سبک از متن (تحلیل واژگان، ساختار جملات)
• 27. استفاده از embeddingهای کلمه و جمله برای fine-tuning سبک
• 28. fine-tuning با استفاده از loss functionهای سفارشی
• 29. یادگیری metric برای اندازه‌گیری شباهت سبک
• 30. استفاده از reinforcement learning برای fine-tuning سبک
• 31. fine-tuning مدل‌های چندزبانه برای سبک‌های زبانی مختلف
• 32. چالش‌های fine-tuning: داده‌های محدود، catastrophic forgetting
• 33. روش‌های مقابله با catastrophic forgetting
• 34. Fine-tuning با منابع محاسباتی محدود (مانند Google Colab)
• 35. ابزارهای متن‌باز برای fine-tuning مدل‌های زبانی
• 36. معرفی کتابخانه‌های Transformers و PyTorch Lightning
• 37. استقرار (deploy) مدل‌های fine-tune شده
• 38. نظارت و ارزیابی مداوم مدل‌های fine-tune شده در محیط عملیاتی
• 39. بهبود مستمر مدل‌های fine-tune شده با داده‌های جدید
• 40. مطالعه موردی: fine-tuning برای تولید محتوای بازاریابی
• 41. مطالعه موردی: fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه (شعر، داستان)
• 42. مطالعه موردی: fine-tuning برای تولید محتوای فنی
• 43. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی: ترندها و چشم‌اندازها