اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری توزیع شده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری توزیع شده

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. مروری بر یادگیری توزیع شده و اهمیت آن
• 3. تفاوت fine-tuning با آموزش از صفر
• 4. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای fine-tuning
• 5. مجموعه داده‌ها برای fine-tuning: جمع‌آوری و آماده‌سازی
• 6. بررسی انواع داده‌های متنی برای fine-tuning
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای بهبود عملکرد
• 8. تقسیم مجموعه داده به آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 9. معرفی فریم‌ورک‌های محبوب fine-tuning (مانند Hugging Face Transformers)
• 10. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای fine-tuning
• 11. آشنایی با APIهای fine-tuning
• 12. تنظیم پارامترهای fine-tuning: نرخ یادگیری
• 13. تنظیم پارامترهای fine-tuning: Batch Size و Epochs
• 14. تنظیم پارامترهای fine-tuning: Weight Decay و Dropout
• 15. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 16. بهینه‌سازها (Optimizers) برای fine-tuning: Adam, SGD و غیره
• 17. ارزیابی مدل fine-tune شده: معیارها و روش‌ها
• 18. بررسی معیار‌های ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 19. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در fine-tuning
• 20. تشخیص overfitting و underfitting در fine-tuning
• 21. تکنیک‌های جلوگیری از overfitting (Regularization, Early Stopping)
• 22. fine-tuning برای کنترل لحن متن
• 23. fine-tuning برای تغییر سبک نوشتاری
• 24. fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
• 25. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 26. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 27. fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
• 28. fine-tuning برای تولید کد
• 29. استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation) در fine-tuning
• 30. استفاده از QLoRA (Quantized LoRA) در fine-tuning
• 31. بهینه‌سازی حافظه در fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 32. استفاده از تکنیک‌های Distributed Training برای fine-tuning
• 33. Fine-tuning با استفاده از Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 34. ابزارهای مانیتورینگ و Logging در fine-tuning
• 35. استقرار مدل fine-tune شده
• 36. بهینه‌سازی مدل fine-tune شده برای استقرار
• 37. مقایسه روش‌های مختلف fine-tuning
• 38. آشنایی با کتابخانه‌های پیشرفته fine-tuning
• 39. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های fine-tuning
• 40. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 41. پیاده‌سازی یک پروژه fine-tuning کامل (پایان‌نامه)