دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری PaLM (Pathways Language Model) 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 PaLM (Pathways Language Model)

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 و معماری PaLM
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. ساختار مدل‌های ترنسفورمر
• 4. آشنایی با لایه‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 5. نحوه عملکرد انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
• 6. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 7. تفاوت‌ها و شباهت‌های PaLM با سایر مدل‌های زبانی
• 8. معماری PaLM: جزئیات فنی و نوآوری‌ها
• 9. پایپ‌لاین آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش PaLM
• 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی
• 12. توکنایزیشن و روش‌های آن (WordPiece, SentencePiece)
• 13. ایجاد واژگان (Vocabulary) و تعبیه کلمات (Word Embeddings)
• 14. آموزش اولیه مدل زبانی (Pre-training)
• 15. اهداف و معیارهای آموزش اولیه
• 16. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 17. بهینه‌سازها (Optimizers) در آموزش مدل‌های زبانی
• 18. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 19. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 20. معیارهای ارزیابی دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score
• 21. ارزیابی تولید متن (Text Generation Evaluation)
• 22. مفهوم Fine-tuning و کاربردهای آن
• 23. تفاوت Fine-tuning با آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
• 24. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 25. روش‌های Fine-tuning: Fine-tuning کامل (Full Fine-tuning)
• 26. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 27. مقدمه‌ای بر LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 28. نحوه پیاده‌سازی LoRA در PaLM
• 29. تنظیم پارامترهای LoRA
• 30. روش‌های دیگر PEFT: Prefix Tuning, Prompt Tuning
• 31. مقایسه LoRA با سایر روش‌های PEFT
• 32. تنظیم دقیق مدل برای وظایف طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 33. Fine-tuning برای تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 34. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 35. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 36. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 37. Fine-tuning برای تولید کد (Code Generation)
• 38. تنظیم دقیق مدل برای دستیابی به لحن خاص (Tone)
• 39. شناسایی ویژگی‌های لحن در متن
• 40. استخراج ویژگی‌های زبانی مرتبط با لحن
• 41. تکنیک‌های Fine-tuning برای تغییر لحن خروجی
• 42. تنظیم دقیق برای لحن رسمی و اداری
• 43. تنظیم دقیق برای لحن دوستانه و غیررسمی
• 44. تنظیم دقیق برای لحن علمی و تخصصی
• 45. تنظیم دقیق برای لحن خلاقانه و داستانی
• 46. تنظیم دقیق برای لحن اقناعی و تبلیغاتی
• 47. ارزیابی کیفیت لحن خروجی مدل
• 48. معیارهای ارزیابی لحن
• 49. بازخورد انسانی در ارزیابی لحن
• 50. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 51. شناسایی و کاهش سوگیری‌های فرهنگی و اجتماعی
• 52. سوگیری‌های مرتبط با جنسیت، نژاد و قومیت
• 53. رویکردهای اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 54. اهمیت رعایت چارچوب‌های شرعی و قانونی
• 55. ملاحظات فقهی در تولید محتوای آموزشی
• 56. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال در ایران
• 57. نظارت بر محتوای آموزشی و انطباق با قوانین
• 58. روش‌های اعتبارسنجی (Validation) در Fine-tuning
• 59. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 60. حفظ کردن (Overfitting) و راه‌های مقابله با آن
• 61. تنظیم منظم‌سازی (Regularization)
• 62. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 63. کاربرد Fine-tuning در حوزه‌های مختلف
• 64. Fine-tuning برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 65. Fine-tuning برای دستیاران مجازی
• 66. Fine-tuning در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 67. Fine-tuning در حوزه آموزش و پرورش
• 68. Fine-tuning در حوزه حقوق و مشاوره (با رعایت قوانین)
• 69. Fine-tuning در حوزه مالی و بانکی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
• 70. Fine-tuning برای تحلیل داده‌های متنی
• 71. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 72. Fine-tuning برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت قوانین)
• 73. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی سازگار
• 74. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب برای مخاطبان مختلف
• 75. تطبیق لحن مدل با استانداردهای آموزشی رسمی
• 76. تولید محتوای آموزشی عاری از مطالب ممنوعه
• 77. بررسی نمونه‌های عملی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 78. مطالعه موردی: Fine-tuning برای تولید متون تاریخی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 79. مطالعه موردی: Fine-tuning برای تولید متون ادبی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 80. مطالعه موردی: Fine-tuning برای پاسخ به سوالات شرعی (با چارچوب رسمی فقه)
• 81. مطالعه موردی: Fine-tuning برای تولید محتوای اقتصادی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 82. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 83. هزینه‌های محاسباتی و زمانی Fine-tuning
• 84. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
• 85. پیچیدگی‌های فنی و مهندسی
• 86. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی بزرگ
• 87. توسعه روش‌های PEFT پیشرفته‌تر
• 88. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی مولد
• 89. نقش Fine-tuning در شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 90. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 91. پیش‌بینی روند Fine-tuning در سال‌های آتی
• 92. اصول نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned
• 93. مستندسازی فرآیند Fine-tuning
• 94. اشتراک‌گذاری و انتشار مدل‌های Fine-tuned (با رعایت مجوزها)
• 95. جمع‌بندی و راهنمایی برای پروژه‌های عملی Fine-tuning