اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی fine-tuning مدلهای زبانی: دستیابی به سبکهای متمایز و خاص
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: دستیابی به سبکهای متمایز و خاص
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. چرا Fine-tuning برای سبک و لحن؟
- 3. مروری بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) پیشآموزششده
- 4. معماری ترانسفورمر و تاثیر آن بر Fine-tuning
- 5. آمادهسازی دادهها برای Fine-tuning سبک
- 6. جمعآوری و برچسبگذاری دادههای متنی با سبک خاص
- 7. پاکسازی و پیشپردازش دادهها برای کیفیت بهتر
- 8. تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی، اعتبارسنجی و تست
- 9. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای Fine-tuning
- 10. معرفی Hugging Face Transformers
- 11. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای Fine-tuning
- 12. نوشتن اسکریپت Fine-tuning با استفاده از Transformers
- 13. تنظیم هایپرپارامترها: نرخ یادگیری، batch size و epoch
- 14. روشهای مختلف Fine-tuning: Full Fine-tuning
- 15. روشهای مختلف Fine-tuning: Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
- 16. روشهای مختلف Fine-tuning: LoRA (Low-Rank Adaptation)
- 17. روشهای مختلف Fine-tuning: Prefix Tuning
- 18. ارزیابی مدل Fine-tuned: معیارهای ارزیابی متنی
- 19. ارزیابی مدل Fine-tuned: Perplexity
- 20. ارزیابی مدل Fine-tuned: BLEU score
- 21. ارزیابی مدل Fine-tuned: ROUGE score
- 22. ارزیابی مدل Fine-tuned: ارزیابی انسانی
- 23. Fine-tuning برای لحن رسمی
- 24. Fine-tuning برای لحن غیررسمی
- 25. Fine-tuning برای لحن طنزآمیز
- 26. Fine-tuning برای لحن متقاعدکننده
- 27. Fine-tuning برای سبک نویسندگی خاص (مثلا شکسپیر)
- 28. Fine-tuning برای سبک شعر
- 29. Fine-tuning برای سبک خبرنگاری
- 30. Fine-tuning برای سبک علمی
- 31. Fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی
- 32. Fine-tuning برای تولید محتوای شبکههای اجتماعی
- 33. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات با سبک خاص
- 34. استفاده از Fine-tuning برای شخصیسازی رباتهای گفتگو
- 35. بهینهسازی مدل Fine-tuned برای استقرار
- 36. استقرار مدل Fine-tuned بر روی سرور
- 37. استفاده از API برای دسترسی به مدل Fine-tuned
- 38. مانیتورینگ و نگهداری مدل Fine-tuned
- 39. عیبیابی مشکلات رایج در Fine-tuning
- 40. چالشهای Fine-tuning و راهحلها
- 41. Fine-tuning با منابع محدود: راهکارها
- 42. استفاده از دادههای مصنوعی برای Fine-tuning
- 43. Fine-tuning چندزبانه
- 44. ترکیب Fine-tuning با سایر تکنیکها (مانند Reinforcement Learning)
- 45. آیندهی Fine-tuning مدلهای زبانی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.