اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و توصیه‌های شخصی‌سازی شده در پردازش چندوجهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و توصیه‌های شخصی‌سازی شده در پردازش چندوجهی

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
• 2. پردازش چندوجهی و نقش مدل‌های زبانی
• 3. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. مبانی Fine-tuning: مفاهیم و اصطلاحات کلیدی
• 5. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای Fine-tuning
• 6. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 7. فرمت‌بندی داده‌ها: ساختار و استانداردها
• 8. برچسب‌گذاری داده‌ها برای Fine-tuning
• 9. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 10. معماری‌های Fine-tuning: رویکردهای مختلف
• 11. Fine-tuning کامل (Full Fine-tuning)
• 12. Fine-tuning پارامتر کارآمد (PEFT): LoRA، Adapters
• 13. انتخاب تابع ضرر (Loss Function) مناسب
• 14. تنظیم هایپرپارامترها در Fine-tuning
• 15. بهینه‌سازها (Optimizers) و نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 16. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned: معیارها و روش‌ها
• 17. معرفی ابزارهای Fine-tuning: Hugging Face، PyTorch Lightning
• 18. Fine-tuning برای کنترل لحن و سبک نوشتار
• 19. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
• 20. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
• 21. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 22. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 23. Fine-tuning برای تولید کپشن تصویر (Image Captioning)
• 24. Fine-tuning برای تولید توصیه‌های شخصی‌سازی شده
• 25. استفاده از داده‌های تعاملی برای Fine-tuning (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
• 26. Fine-tuning چندوجهی: ترکیب متن و تصویر
• 27. Fine-tuning چندوجهی: ترکیب متن و صدا
• 28. Fine-tuning چندوجهی: ترکیب متن و ویدئو
• 29. مدیریت منابع محاسباتی در Fine-tuning
• 30. بهینه‌سازی حافظه در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 31. استقرار (Deployment) مدل‌های Fine-tuned
• 32. نظارت و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
• 33. رفع اشکال و بهبود مستمر مدل‌های Fine-tuned
• 34. Fine-tuning با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 35. Fine-tuning با استفاده از داده‌های بدون برچسب (Unsupervised Fine-tuning)
• 36. تکنیک‌های مقابله با فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 37. استفاده از Fine-tuning برای شخصی‌سازی مدل‌ها برای صنایع خاص
• 38. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 39. تطبیق مدل‌های زبانی با فرهنگ و گویش‌های مختلف
• 40. اخلاق در Fine-tuning: سوگیری‌ها و ملاحظات امنیتی
• 41. حفظ حریم خصوصی در Fine-tuning
• 42. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی