دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان گیت‌ها و بازگشت‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان گیت‌ها و بازگشت‌ها

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. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. مفهوم توکن‌سازی و واژگان
• 4. روش‌های پیش‌پردازش متن
• 5. تنظیم دقیق (Fine-tuning) چیست؟
• 6. اهمیت تنظیم دقیق برای کاربردهای خاص
• 7. انواع تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 8. تنظیم دقیق پارامترهای کلیدی
• 9. مفهوم گیت‌ها در شبکه‌های عصبی
• 10. نقش گیت‌ها در مدل‌های ترنسفورمر
• 11. گیت‌های توجه (Attention Gates)
• 12. گیت‌های بازخورد (Feedback Gates)
• 13. تنظیم پارامترهای گیت‌ها
• 14. تأثیر گیت‌ها بر خروجی مدل
• 15. مفهوم بازگشت‌ها (Recurrences)
• 16. بازگشت‌های درونی در ترنسفورمرها
• 17. بازگشت‌های بیرونی و حافظه
• 18. کنترل طول بازگشت‌ها
• 19. تأثیر بازگشت‌ها بر حفظ اطلاعات
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخگویی به سوال
• 25. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
• 26. پیش‌پردازش مجموعه داده تنظیم دقیق
• 27. تقسیم مجموعه داده به بخش‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 28. تنظیم پارامترهای یادگیری (Learning Rate)
• 29. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
• 30. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 31. استفاده از زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 32. بهینه‌سازهای رایج در تنظیم دقیق
• 33. روش‌های تنظیم پارامترهای مدل
• 34. تنظیم دقیق با روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 35. مزایای LoRA
• 36. معایب LoRA
• 37. پیاده‌سازی LoRA
• 38. تنظیم دقیق با روش QLoRA
• 39. مزایای QLoRA
• 40. معایب QLoRA
• 41. پیاده‌سازی QLoRA
• 42. تنظیم دقیق با روش Prefix-Tuning
• 43. مزایای Prefix-Tuning
• 44. معایب Prefix-Tuning
• 45. پیاده‌سازی Prefix-Tuning
• 46. تنظیم دقیق با روش Prompt-Tuning
• 47. مزایای Prompt-Tuning
• 48. معایب Prompt-Tuning
• 49. پیاده‌سازی Prompt-Tuning
• 50. تنظیم دقیق با روش Adapter Tuning
• 51. مزایای Adapter Tuning
• 52. معایب Adapter Tuning
• 53. پیاده‌سازی Adapter Tuning
• 54. ارزیابی مدل تنظیم شده
• 55. معیارهای ارزیابی برای تولید متن (BLEU, ROUGE)
• 56. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی (Accuracy, F1-Score)
• 57. معیارهای ارزیابی برای ترجمه (METEOR)
• 58. انجام اعتبارسنجی مدل
• 59. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 60. روش‌های تنظیم دقیق برای کنترل میزان گیت‌ها
• 61. تنظیم وزن گیت‌ها
• 62. تنظیم بایاس گیت‌ها
• 63. تنظیم ابعاد گیت‌ها
• 64. تأثیر تنظیم گیت‌ها بر دقت مدل
• 65. روش‌های تنظیم دقیق برای کنترل بازگشت‌ها
• 66. تنظیم پارامترهای حافظه بازگشتی
• 67. تنظیم طول پنجره توجه
• 68. تنظیم ضریب فراموشی
• 69. تأثیر تنظیم بازگشت‌ها بر توانایی مدل
• 70. کاربردهای پیشرفته تنظیم دقیق
• 71. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
• 72. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 73. تنظیم دقیق برای ربات‌های گفتگو
• 74. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 75. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده
• 76. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 77. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 78. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 79. شفافیت در فرآیند تنظیم دقیق
• 80. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 81. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی تنظیم دقیق
• 82. انتخاب سخت‌افزار مناسب (GPU)
• 83. مدیریت حافظه در طول فرآیند تنظیم دقیق
• 84. استفاده از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های رایج (Hugging Face Transformers)
• 85. عیب‌یابی مشکلات رایج در تنظیم دقیق
• 86. مفهوم دانش‌افزایی (Knowledge Distillation)
• 87. کاربرد دانش‌افزایی در تنظیم دقیق
• 88. تنظیم دقیق مدل‌های کوچک‌تر
• 89. بهینه‌سازی مدل‌های تنظیم شده برای استقرار
• 90. نکات کلیدی برای موفقیت در تنظیم دقیق
• 91. مطالعه موردی: تنظیم دقیق برای یک سامانه آموزشی
• 92. مراحل عملی تنظیم دقیق یک مدل زبانی
• 93. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 94. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق
• 95. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی