دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Domain-Specific Generation همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Domain-Specific Generation

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 و معماری‌های تولید چندوجهی
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 3. اصول پایه‌ای معماری‌های تولید چندوجهی
• 4. شناخت دامنه‌های تخصصی در مدل‌های زبانی
• 5. مفهوم سفارشی‌سازی (Fine-tuning) در مدل‌های زبانی
• 6. چرا سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی مهم است؟
• 7. مبانی نظری سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 8. تفاوت سفارشی‌سازی با آموزش از ابتدا (Pre-training)
• 9. معیارهای ارزیابی کیفیت سفارشی‌سازی
• 10. مجموعه‌داده‌های مناسب برای سفارشی‌سازی لحن
• 11. گردآوری و پیش‌پردازش داده‌ها برای سفارشی‌سازی
• 12. اهمیت کیفیت داده در سفارشی‌سازی لحن
• 13. شناخت انواع لحن در ارتباطات انسانی
• 14. دسته‌بندی لحن‌ها: رسمی، غیررسمی، علمی، ادبی
• 15. شناسایی مولفه‌های لحن در متن
• 16. ابزارهای تحلیل لحن در زبان فارسی
• 17. تاثیر لحن بر درک و پذیرش پیام
• 18. کاربرد سفارشی‌سازی لحن در حوزه‌های مختلف
• 19. سفارشی‌سازی لحن برای تولید محتوای آموزشی
• 20. سفارشی‌سازی لحن برای ارتباط با مشتریان
• 21. سفارشی‌سازی لحن در حوزهٔ رسانه و خبر
• 22. سفارشی‌سازی لحن در ادبیات و شعر
• 23. سفارشی‌سازی لحن برای مکاتبات اداری
• 24. انتخاب مدل پایه مناسب برای سفارشی‌سازی
• 25. معماری‌های رایج مدل‌های زبانی (Transformer, BERT, GPT)
• 26. معماری‌های تولید چندوجهی و مزایای آن‌ها
• 27. مدل‌های زبانی با قابلیت درک و تولید چندوجهی
• 28. مراحل فنی سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 29. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) در سفارشی‌سازی
• 30. روش‌های بهینه‌سازی فرآیند سفارشی‌سازی
• 31. استفاده از GPU و سخت‌افزارهای مناسب
• 32. مدیریت حافظه و محاسبات در سفارشی‌سازی
• 33. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 34. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در سفارشی‌سازی
• 35. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی مدل
• 36. تنظیم دقیق لایه‌های میانی مدل
• 37. روش‌های تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 38. تنظیم پارامترهای خاص برای کنترل لحن
• 39. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Adam, SGD)
• 40. مدیریت نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 41. تنظیم پارامترهای مربوط به Regularization
• 42. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در سفارشی‌سازی
• 43. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Dropout, Weight Decay)
• 44. اعتبارسنجی مدل در طول فرآیند سفارشی‌سازی
• 45. ارزیابی مدل سفارشی‌شده با معیارهای کمی
• 46. ارزیابی مدل سفارشی‌شده با معیارهای کیفی
• 47. شاخص‌های ارزیابی لحن (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 48. طراحی پرسشنامه‌های ارزیابی انسانی برای لحن
• 49. تحلیل نتایج ارزیابی و تفسیر آن‌ها
• 50. تکرار فرآیند سفارشی‌سازی بر اساس نتایج ارزیابی
• 51. بهبود مدل با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
• 52. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 53. تکنیک‌های تولید متن با کنترل لحن
• 54. تنظیم پارامترهای تولید (Temperature, Top-k, Top-p)
• 55. کنترل واژگان و ساختار جملات برای لحن
• 56. تولید متن با لحن رسمی و اداری
• 57. تولید متن با لحن صمیمی و دوستانه
• 58. تولید متن با لحن علمی و تخصصی
• 59. تولید متن با لحن روایی و داستانی
• 60. تولید متن با لحن اقناعی و تبلیغاتی
• 61. کاربرد مدل‌های سفارشی‌شده در ربات‌های گفتگو
• 62. طراحی شخصیت برای ربات‌های گفتگو با لحن مناسب
• 63. مدیریت مکالمات پیچیده با لحن سازگار
• 64. تطبیق لحن ربات گفتگو با کاربر
• 65. سفارشی‌سازی لحن برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. تولید توضیحات محصول با لحن متقاعدکننده
• 67. تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی با لحن جذاب
• 68. سفارشی‌سازی لحن برای تولید کد برنامه‌نویسی
• 69. تولید مستندات فنی با لحن واضح و دقیق
• 70. سفارشی‌سازی لحن برای ترجمه ماشینی
• 71. ارتقاء کیفیت ترجمه با حفظ لحن متن مبدأ
• 72. چالش‌های سفارشی‌سازی لحن در زبان فارسی
• 73. فقدان مجموعه‌داده‌های بزرگ و برچسب‌دار لحن
• 74. پیچیدگی‌های زبان فارسی در بیان لحن
• 75. تفاوت‌های ظریف فرهنگی در لحن
• 76. اخلاقیات در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 77. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند سفارشی‌سازی
• 78. جلوگیری از تولید محتوای جانبدارانه یا مضر
• 79. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های سفارشی‌شده
• 80. آیندهٔ سفارشی‌سازی لحن مدل‌های زبانی
• 81. پیشرفت‌های آتی در معماری‌های تولید چندوجهی
• 82. نقش هوش مصنوعی در درک عمیق‌تر لحن
• 83. کاربردهای نوآورانه مدل‌های زبانی با لحن سفارشی‌شده
• 84. سفارشی‌سازی لحن برای زبان‌های مختلف
• 85. توسعهٔ چارچوب‌های اخلاقی برای مدل‌های زبانی
• 86. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده