اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و بصری-تولیدی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و بصری-تولیدی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تعیین مرزهای دوره: سبک زبانی، شخصی‌سازی و تولید بصری
• 2. مفاهیم پایهٔ Fine-tuning در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. شکافتن سبک به مؤلفه‌های زبانی، ساختاری، بلاغی و بصری
• 4. مقایسهٔ Prompt Engineering، RAG و Fine-tuning برای کنترل سبک
• 5. بررسی معماری مدل‌های زبانی، چندوجهی و مولد تصویر
• 6. انتخاب مدل پایه بر اساس سبک، زبان، اندازه و محدودیت‌های اجرا
• 7. مقایسهٔ آموزش کامل، PEFT، LoRA و QLoRA
• 8. پیاده‌سازی LoRA و QLoRA برای مدل‌های زبانی
• 9. کاربرد Prompt Tuning و Prefix Tuning در کنترل سبک
• 10. برآورد حافظه، زمان آموزش و هزینهٔ زیرساخت
• 11. راه‌اندازی محیط آموزش و مدیریت وابستگی‌ها
• 12. ثبت نسخهٔ مدل، داده، کد و پیکربندی برای تکرارپذیری
• 13. شناسایی منابع داده برای استخراج سبک‌های زبانی و بصری
• 14. مدیریت مجوز، حریم خصوصی و داده‌های حساس
• 15. طراحی نقشهٔ داده و پوشش مؤلفه‌های سبک
• 16. پاک‌سازی، نرمال‌سازی و آماده‌سازی دادهٔ متنی فارسی
• 17. حذف تکرار، نشت داده و آلودگی سبک در مجموعهٔ آموزش
• 18. طراحی جفت‌داده‌های Instruction و Response با سبک هدف
• 19. قالب‌بندی داده‌های گفتگو و رعایت Chat Template
• 20. ساخت نمونه‌های مثبت، منفی و مرزی برای تفکیک سبک‌ها
• 21. جمع‌آوری و پالایش داده‌های جفت‌شدهٔ تصویر و متن
• 22. تولید، اصلاح و کنترل کیفیت Caption برای تصاویر
• 23. طراحی نظام برچسب‌گذاری برای سبک‌های بصری
• 24. ساخت داده‌های ترجیحی و رتبه‌بندی خروجی‌های سبک‌محور
• 25. توازن، نمونه‌برداری و وزن‌دهی سبک‌ها در دادهٔ آموزش
• 26. توکن‌سازی، مدیریت متن فارسی و جهت راست‌به‌چپ
• 27. طراحی توکن‌های ویژه برای شرطی‌سازی سبک
• 28. بسته‌بندی دنباله‌ها و بهینه‌سازی ورودی‌های آموزشی
• 29. آموزش نظارت‌شده و تابع زیان در Fine-tuning
• 30. تنظیم نرخ یادگیری، Batch Size و تعداد Epoch
• 31. انتخاب بهینه‌ساز، زمان‌بندی نرخ یادگیری و Warmup
• 32. آموزش混合‌دقت، Gradient Accumulation و Checkpointing
• 33. regularization برای کاهش بیش‌برازش و حفظ توانایی عمومی مدل
• 34. پایش و مدیریت Catastrophic Forgetting
• 35. آموزش چندسبکه و جلوگیری از تداخل مؤلفه‌های سبک
• 36. طراحی Curriculum Learning برای سبک‌های ساده تا پیچیده
• 37. بهینه‌سازی ترجیح با DPO، IPO و KTO
• 38. ساخت و آموزش Reward Model برای قضاوت سبک
• 39. کاربرد RLHF و RLAIF در تثبیت سبک مطلوب
• 40. تعریف محدودیت‌های ایمنی و مرزهای سبک‌های نامطلوب
• 41. طراحی چارچوب ارزیابی سبک از آموزش تا استقرار
• 42. معیارهای خودکار برای ارزیابی انسجام، شباهت و تنوع زبانی
• 43. طراحی فرم و روبрик ارزیابی انسانی سبک
• 44. آموزش Style Classifier برای سنجش کمی وفاداری به سبک
• 45. ساخت مجموعهٔ آزمون و Benchmark برای آزمون رگرسیون مدل
• 46. آزمون‌های مقاومت، لبه‌ای و فریب سبک
• 47. مبانی تولید تصویر با مدل‌های انتشار
• 48. نقش CLIP و فضاهای تعبیه در تراز متن و تصویر
• 49. فرایند انتشار، نویززدایی و Schedulerها در تولید تصویر
• 50. آشنایی با تولید تصویر خودبازگشتی و مبتنی بر Transformer
• 51. معماری مدل‌های زبان و بینایی و اجزای Vision Tower
• 52. آموزش Instruction Tuning برای مدل‌های چندوجهی
• 53. تراز متقابل متن و تصویر در Fine-tuning چندوجهی
• 54. Fine-tuning مدل‌های تولید تصویر با DreamBooth
• 55. ساخت و آموزش Embedding در Textual Inversion
• 56. آموزش LoRA برای مدل‌های Stable Diffusion
• 57. ارزیابی کیفیت، زیبایی‌شناختی و پاک‌بودن دادهٔ تصویری
• 58. طراحی Prompt و Negative Prompt برای کنترل سبک بصری
• 59. حفظ هویت بصری و سبک در داده‌های محدود
• 60. کنترل وضعیت، ژست و ساختار با ControlNet
• 61. هدایت هویت و سبک تصویر با IP-Adapter
• 62. کنترل ترکیب‌بندی، عمق و نقشهٔ ساختار در خروجی بصری
• 63. قالب‌بندی خروجی‌های متنی، تصویری و چندوجهی
• 64. طراحی خط تولید LLM-to-Image از درخواست تا رندر نهایی
• 65. تبدیل راهنمای سبک انسانی به مشخصات ماشین‌خوان
• 66. استفاده از Tool Calling و Function Calling در خط تولید بصری
• 67. شخصی‌سازی سبک بر اساس پروفایل و تعامل‌های کاربر
• 68. انتخاب میان Few-shot Learning و Fine-tuning برای سبک‌های جدید
• 69. ساخت خط لولهٔ داده، آموزش، ارزیابی و انتشار مدل
• 70. ردیابی آزمایش‌ها و مقایسهٔ تنظیم‌های سبک
• 71. انتخاب Checkpoint با معیارهای زبانی و بصری
• 72. تنظیم Decoding و Sampling برای پایداری سبک زبانی
• 73. کوانتیزه‌سازی، Batching و بهینه‌سازی استنتاج
• 74. تنظیم Sampler، Steps و Guidance در تولید تصویر
• 75. استقرار مدل Fine-tuned از طریق API
• 76. پایش کیفیت، انحراف سبک و نسخه‌بندی مدل در تولید
• 77. بهینه‌سازی هزینه، تأخیر و مقیاس‌پذیری خط تولید
• 78. مدیریت کپی‌رایت، مجوز داده و مالکیت خروجی‌های بصری
• 79. ثبت منشأ، Watermarking و تشخیص محتوای مولد
• 80. پیاده‌سازی دستیار سبک‌محور فارسی از داده تا ارزیابی
• 81. پیاده‌سازی Fine-tuning بصری برای هویت برند از داده تا رندر
• 82. پروژهٔ پایانی: ساخت سامانهٔ یکپارچهٔ تولید متن و تصویر با سبک منحصربه‌فرد