دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های با واژگان متنوع همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های با واژگان متنوع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
• 2. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 3. مبانی تنظیم دقیق نظارت‌شده (Supervised Fine-tuning)
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 6. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف خاص
• 7. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 8. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 9. معماری‌های ترنسفورمر و کاربرد آن‌ها
• 10. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 11. مفاهیم اساسی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 12. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 14. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
• 17. مبانی تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 18. تنظیم دقیق با بازخورد انسانی (RLHF)
• 19. طراحی توابع پاداش برای RLHF
• 20. جمع‌آوری و پردازش داده‌های بازخورد انسانی
• 21. تنظیم دقیق برای خلق لحن‌های متنوع
• 22. لحن رسمی و اداری در تولید متن
• 23. لحن دوستانه و غیررسمی در تولید متن
• 24. لحن علمی و آکادمیک در تولید متن
• 25. لحن داستانی و تخیلی در تولید متن
• 26. لحن خبری و گزارشی در تولید متن
• 27. لحن تبلیغاتی و بازاریابی در تولید متن
• 28. لحن طنز و شوخ‌طبعی در تولید متن
• 29. لحن اخباری و تحلیلی در تولید متن
• 30. لحن استدلالی و اقناعی در تولید متن
• 31. لحن انگیزشی و الهام‌بخش در تولید متن
• 32. تنظیم دقیق برای کنترل سبک نگارش
• 33. شناسایی ویژگی‌های سبکی در متن
• 34. پیاده‌سازی روش‌هایی برای کنترل سبک
• 35. ارزیابی کیفیت لحن و سبک تولیدشده
• 36. معیارهای ارزیابی لحن
• 37. معیارهای ارزیابی سبک
• 38. معیارهای ارزیابی کلیت متن تولیدشده
• 39. ابزارها و کتابخانه‌های رایج برای تنظیم دقیق
• 40. TensorFlow و Keras برای تنظیم دقیق
• 41. PyTorch و Hugging Face Transformers
• 42. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 43. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی فارسی
• 44. مجموعه‌داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 45. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 46. تولید محتوای آموزشی در چارچوب قوانین
• 47. تولید محتوای فرهنگی و هنری سازگار
• 48. تولید محتوای اقتصادی و بانکی اسلامی
• 49. تولید محتوای تاریخی و سیاسی مستند
• 50. تولید محتوای علمی و پزشکی مطابق پروتکل‌ها
• 51. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 52. شفافیت در استفاده از مدل‌های تنظیم‌شده
• 53. مسئولیت‌پذیری در قبال محتوای تولیدی
• 54. جلوگیری از سوگیری در مدل‌های تنظیم‌شده
• 55. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 56. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق
• 57. تنظیم دقیق با استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 58. تنظیم دقیق تطبیقی (Adaptive Fine-tuning)
• 59. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 60. تنظیم دقیق برای مدل‌های کوچک‌تر (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 61. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 62. Prefix Tuning
• 63. Prompt Tuning
• 64. QLoRA
• 65. روش‌های بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 66. تنظیم پارامترهای ابرپارامتری (Hyperparameter Tuning)
• 67. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 68. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی
• 69. ارزیابی مستمر و به‌روزرسانی مدل
• 70. عیب‌یابی و رفع مشکلات در فرآیند تنظیم دقیق
• 71. شناسایی و رفع خطاهای رایج
• 72. بررسی علل کاهش عملکرد مدل
• 73. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود عملکرد
• 74. استفاده از مدل‌های بزرگ‌تر و قوی‌تر
• 75. ترکیب رویکردهای مختلف تنظیم دقیق
• 76. تنظیم دقیق برای سناریوهای تولید محتوای خلاقانه
• 77. تولید شعر و ترانه با لحن‌های مختلف
• 78. نوشتن داستان‌های کوتاه با سبک‌های گوناگون
• 79. خلق دیالوگ برای شخصیت‌های متفاوت
• 80. تولید سناریوهای نمایشی و فیلم‌نامه‌ها
• 81. تنظیم دقیق برای کاربردهای سازمانی و تجاری
• 82. تولید گزارش‌های تحلیلی و بازاریابی
• 83. پاسخگویی به مشتریان با لحن سازمانی
• 84. تولید محتوای وب‌سایت و شبکه‌های اجتماعی
• 85. ساخت دستیارهای هوشمند با لحن‌های سفارشی
• 86. نکات مهم در پیاده‌سازی نهایی مدل
• 87. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق
• 88. ارزیابی نهایی مدل در محیط واقعی
• 89. برنامه‌ریزی برای نگهداری و به‌روزرسانی مدل
• 90. آیندهٔ تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 91. روندهای نوظهور در حوزه تنظیم دقیق
• 92. تأثیر تنظیم دقیق بر کاربردهای هوش مصنوعی
• 93. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی در ایران