دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ترکیب اطلاعات همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ترکیب اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمرها
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. لایه انکودر و دیکودر
• 5. توکن‌سازی و جاسازی (Tokenization and Embeddings)
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 7. مفاهیم اصلی Fine-tuning
• 8. تفاوت Pre-training و Fine-tuning
• 9. اهداف Fine-tuning
• 10. چالش‌های Fine-tuning
• 11. انواع Fine-tuning
• 12. Fine-tuning تمام پارامترها (Full Fine-tuning)
• 13. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Selective Fine-tuning)
• 14. Fine-tuning با تعداد پارامتر کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 15. روش‌های PEFT: LoRA
• 16. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
• 17. روش‌های PEFT: Prompt Tuning
• 18. روش‌های PEFT: Adapters
• 19. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 21. مجموعه‌داده‌های ارزیابی
• 22. تنظیم دقیق پارامترهای Fine-tuning
• 23. انتخاب نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 24. اندازه بچ (Batch Size)
• 25. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 26. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 27. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Regularization Techniques)
• 28. مدیریت داده‌ها برای Fine-tuning
• 29. کیفیت داده‌ها
• 30. حجم داده‌ها
• 31. پیش‌پردازش داده‌ها
• 32. تقسیم داده‌ها (Train/Validation/Test Split)
• 33. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 34. تولید داستان
• 35. تولید شعر
• 36. تولید خبر
• 37. تولید متن خلاقانه
• 38. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 39. خلاصه‌سازی استخراجی
• 40. خلاصه‌سازی انتزاعی
• 41. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 42. مبانی ترجمه ماشینی
• 43. چالش‌های ترجمه ماشینی
• 44. Fine-tuning برای وظایف پرسش و پاسخ
• 45. مدل‌های پرسش و پاسخ استخراجی
• 46. مدل‌های پرسش و پاسخ انتزاعی
• 47. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 48. تحلیل احساسات
• 49. شناسایی موضوع
• 50. تشخیص اسپم
• 51. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
• 52. تولید کد پایتون
• 53. تولید کد جاوا اسکریپت
• 54. Fine-tuning اخلاقی و مسئولانه
• 55. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 56. شناسایی و کاهش سوگیری
• 57. ایمنی مدل‌های زبانی
• 58. حفظ حریم خصوصی در Fine-tuning
• 59. کاربردهای Fine-tuning در صنعت
• 60. Fine-tuning در حوزه سلامت
• 61. Fine-tuning در حوزه آموزش
• 62. Fine-tuning در حوزه مالی
• 63. Fine-tuning در حوزه رسانه
• 64. Fine-tuning برای پشتیبانی مشتری
• 65. Fine-tuning مدل‌های زبانی با داده‌های فارسی
• 66. چالش‌های زبان فارسی در مدل‌های زبانی
• 67. مجموعه‌داده‌های فارسی برای Fine-tuning
• 68. ابزارهای Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 69. کتابخانه‌های محبوب (Hugging Face Transformers)
• 70. پلتفرم‌های ابری برای Fine-tuning
• 71. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 72. استفاده از GPU و TPU
• 73. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 74. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 75. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning
• 76. حفاظت از داده‌های حساس
• 77. جلوگیری از حملات مخرب
• 78. مبانی حقوقی و شرعی در تولید محتوا
• 79. قوانین ناظر بر محتوای دیجیتال
• 80. حدود شرعی در تولید محتوا
• 81. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 82. نقش نظارت در تولید محتوا
• 83. انطباق با مقررات داخلی
• 84. اهمیت رعایت چارچوب‌های رسمی
• 85. آموزش و آگاهی‌بخشی در حوزه هوش مصنوعی
• 86. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش رسمی
• 87. ایجاد محتوای آموزشی سازگار
• 88. توسعه ابزارهای آموزشی نوآورانه
• 89. ارزیابی اثربخشی مدل‌های Fine-tuned در آموزش
• 90. مسیرهای پیشرفت در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 91. مدل‌های مولد چندوجهی
• 92. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 93. مدل‌های زبانی بزرگتر و کارآمدتر
• 94. نوآوری در معماری مدل‌ها
• 95. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 96. نقش Fine-tuning در پیشرفت هوش مصنوعی
• 97. اهمیت دقت و صحت در مدل‌های زبانی
• 98. توسعه پایدار در حوزه هوش مصنوعی
• 99. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها