دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Zero-Shot Fine-tuning 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 Zero-Shot Fine-tuning

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 معماری Zero-Shot
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 4. مفهوم Zero-Shot Learning در مدل‌های زبانی
• 5. کاربردهای Fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 6. انواع روش‌های Fine-tuning
• 7. Fine-tuning با نظارت (Supervised Fine-tuning)
• 8. Fine-tuning بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
• 9. Fine-tuning نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Fine-tuning)
• 10. Fine-tuning با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 12. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی
• 13. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 14. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 15. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 16. انتخاب مدل پایه مناسب (Pre-trained Model)
• 17. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 18. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 19. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT, GPT)
• 20. معماری‌های مدرن مدل‌های زبانی
• 21. تنظیم پارامترهای مدل پایه
• 22. فرآیند Fine-tuning
• 23. توابع هزینه (Loss Functions) در Fine-tuning
• 24. بهینه‌سازها (Optimizers) در Fine-tuning
• 25. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 26. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 27. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 28. تکنیک‌های توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 29. ارزیابی مدل Fine-tuned
• 30. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 31. دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall)، امتیاز F1
• 32. ارزیابی بر اساس وظایف خاص (مانند طبقه‌بندی متن، خلاصه‌سازی)
• 33. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف مدل
• 34. تنظیم لحن (Tone) مدل زبانی
• 35. مفهوم لحن در ارتباطات
• 36. انواع لحن (رسمی، غیررسمی، دوستانه، حرفه‌ای)
• 37. اهمیت لحن در کاربردهای مدل زبانی
• 38. روش‌های مشخص کردن لحن هدف
• 39. استفاده از دستورالعمل‌ها (Prompts) برای هدایت لحن
• 40. fine-tuning با استفاده از داده‌های نمونه با لحن مشخص
• 41. آموزش مدل برای تشخیص و تولید لحن‌های مختلف
• 42. مثال‌هایی از Fine-tuning برای لحن رسمی
• 43. مثال‌هایی از Fine-tuning برای لحن دوستانه
• 44. مثال‌هایی از Fine-tuning برای لحن حرفه‌ای
• 45. مدیریت لحن در سناریوهای مختلف
• 46. چالش‌های Fine-tuning برای لحن
• 47. سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی و لحن مدل
• 48. کاهش سوگیری در داده‌ها و فرآیند Fine-tuning
• 49. ارزیابی مداوم لحن مدل
• 50. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای کنترل لحن
• 51. Fine-tuning با استفاده از بازخورد انسانی
• 52. Fine-tuning با یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 53. استفاده از مدل‌های پاداش (Reward Models)
• 54. کاربرد RLHF در تنظیم دقیق لحن
• 55. Fine-tuning برای وظایف خاص در چارچوب شرعی
• 56. تنظیم لحن برای محتوای آموزشی رسمی
• 57. تنظیم لحن برای پاسخگویی به سوالات شرعی (با چارچوب رسمی)
• 58. تنظیم لحن برای تولید محتوای فرهنگی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 59. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای سازمانی در ایران
• 60. تنظیم مدل برای ارتباطات داخلی سازمان‌ها
• 61. تنظیم مدل برای پشتیبانی مشتریان (با رعایت مقررات)
• 62. تنظیم مدل برای تولید گزارش‌ها و مستندات اداری
• 63. Fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
• 64. تولید محتوای آموزشی متناسب با نیاز دانش‌آموزان
• 65. ایجاد ابزارهای کمک آموزشی هوشمند
• 66. ارزیابی و بهبود مستمر مدل‌های آموزشی
• 67. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای حقوقی (با رعایت چارچوب)
• 68. کمک به تحلیل اسناد حقوقی
• 69. تولید پیش‌نویس متون حقوقی
• 70. فناوری‌های مرتبط با Fine-tuning
• 71. معماری‌های مدل‌های زبانی جدید
• 72. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ
• 73. مفاهیم مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 74. کاربرد مدل‌های چندوجهی در Fine-tuning
• 75. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی
• 76. روندهای تحقیقاتی در حوزه مدل‌های زبانی
• 77. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی Fine-tuning
• 78. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
• 79. اهمیت رعایت قوانین و مقررات در توسعه هوش مصنوعی
• 80. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
• 81. Fine-tuning برای تحلیل داده‌های علمی
• 82. تولید فرضیه‌های علمی با کمک مدل‌های زبانی
• 83. جستجوی اطلاعات علمی با دقت بالا
• 84. Fine-tuning برای خلق محتوای خلاقانه (با رعایت چارچوب)
• 85. نوشتن داستان و شعر (با رعایت اصول)
• 86. تولید سناریوهای نمایشی (با چارچوب فرهنگی)
• 87. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای ارتباطات بین‌فرهنگی (با رعایت چارچوب)
• 88. ترجمه متون با حفظ لحن و مفهوم
• 89. کمک به درک بهتر فرهنگ‌ها
• 90. Fine-tuning برای کاربردهای سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 91. پشتیبانی از بیماران (با نظارت متخصص)
• 92. تحلیل داده‌های پزشکی (با حفظ حریم خصوصی)
• 93. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای اقتصادی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 94. تحلیل بازار (با رعایت مقررات)
• 95. پیش‌بینی روندها (با چارچوب رسمی)
• 96. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای رسانه‌ای (با رعایت چارچوب)
• 97. تولید خبر (با رعایت اصول اخلاقی)
• 98. تحلیل محتوای رسانه‌ای
• 99. Fine-tuning مدل‌های زبانی در صنعت گردشگری (با رعایت چارچوب فرهنگی)
• 100. ارائه اطلاعات مقاصد گردشگری