دوره کشف پتانسیل مدل‌های زبانی بزرگ با تکنیک‌های تنظیم دقیق کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف پتانسیل مدل‌های زبانی بزرگ با تکنیک‌های تنظیم دقیق کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های Fine-tuning برای LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. مبانی آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. فرآیند جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش
• 5. تکنیک‌های توکن‌سازی و واژگان‌سازی
• 6. مفهوم و اهمیت جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 7. مدل‌های زبانی سنتی در مقابل مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. مروری بر مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 10. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 11. چرا تنظیم دقیق ضروری است؟
• 12. انواع رویکردهای تنظیم دقیق
• 13. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های برچسب‌دار
• 14. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های بدون برچسب
• 15. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی (RLHF)
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 18. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 20. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات
• 21. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 22. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 23. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 24. تنظیم دقیق برای درک مطلب
• 25. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف تخصصی (پزشکی، حقوقی)
• 27. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 28. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ و راه‌های مقابله با آن
• 29. امنیت و حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 30. مقررات و چارچوب‌های قانونی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 31. اهمیت داده‌های بومی و تطابق با فرهنگ ایرانی
• 32. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 33. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی فارسی
• 34. منابع داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 35. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای تنظیم دقیق
• 36. محیط‌های برنامه‌نویسی برای تنظیم دقیق (Python, TensorFlow, PyTorch)
• 37. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از Hugging Face Transformers
• 38. مفهوم پارامترهای قابل تنظیم (Tunable Parameters)
• 39. روش‌های بهینه‌سازی فراپارامترها (Hyperparameter Optimization)
• 40. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 41. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
• 42. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 43. تنظیم روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 44. تنظیم استراتژی‌های توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 45. ارزیابی مدل‌های تنظیم‌شده
• 46. معیارهای ارزیابی وظایف مختلف NLP
• 47. معیارهای ارزیابی وظایف تولید متن
• 48. معیارهای ارزیابی وظایف طبقه‌بندی
• 49. معیارهای ارزیابی وظایف خلاصه‌سازی
• 50. معیارهای ارزیابی وظایف ترجمه
• 51. مفهوم و کاربرد Prompt Engineering
• 52. طراحی پرامپت‌های موثر
• 53. تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning
• 54. تنظیم دقیق با استفاده از Prompt Tuning
• 55. تنظیم دقیق با استفاده از Prefix Tuning
• 56. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 57. تکنیک‌های PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 58. مقایسه رویکردهای مختلف PEFT
• 59. کاربردهای پیشرفته تنظیم دقیق
• 60. تولید محتوای آموزشی خلاقانه
• 61. تولید محتوای خبری و تحلیلی
• 62. تولید سناریوهای داستانی و نمایشی
• 63. کمک به پژوهشگران در استخراج دانش
• 64. توسعه دستیارهای هوشمند و چت‌بات‌ها
• 65. کاربرد در آموزش زبان و یادگیری
• 66. تولید محتوای آموزشی متناسب با سطوح مختلف
• 67. ارزیابی کیفیت محتوای تولیدی
• 68. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی مدل‌های تنظیم‌شده
• 69. نیاز به منابع محاسباتی
• 70. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
• 71. مراقبت و به‌روزرسانی مدل‌های تنظیم‌شده
• 72. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 73. روندهای نوظهور در تنظیم دقیق
• 74. نقش تنظیم دقیق در توسعه هوش مصنوعی کاربردی
• 75. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 76. توسعه مدل‌های زبانی بزرگ عمومی و تخصصی
• 77. تطابق مدل‌های زبانی با نیازهای جامعه
• 78. نقش فعالان و متخصصان در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
• 79. اهمیت همکاری‌های علمی و صنعتی
• 80. مبانی حقوقی و چارچوب‌های نظارتی در هوش مصنوعی
• 81. مسئولیت‌پذیری در چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 82. آموزش و توانمندسازی جامعه در مواجهه با هوش مصنوعی
• 83. توسعه ابزارهای خودکار برای ارزیابی و بهبود مدل‌ها
• 84. نقش مدل‌های زبانی در تحقق اهداف ملی
• 85. آینده پژوهش و توسعه در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ