دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و به‌روزرسانی شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و به‌روزرسانی شده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ و ریزتنظیم
• 2. مبانی ریزتنظیم مدل های زبانی
• 3. اهمیت ریزتنظیم در کاربردهای عملی
• 4. انواع روش های ریزتنظیم
• 5. ریزتنظیم نظارت شده (Supervised Fine-tuning)
• 6. آماده سازی مجموعه داده برای ریزتنظیم نظارت شده
• 7. انتخاب مدل پایه مناسب برای ریزتنظیم
• 8. پارامترهای کلیدی در فرآیند ریزتنظیم
• 9. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 10. بهینه سازی های رایج در ریزتنظیم
• 11. مدیریت حافظه و منابع در ریزتنظیم
• 12. ارزیابی مدل های ریزتنظیم شده
• 13. معیارهای ارزیابی کمی برای مدل های زبانی
• 14. معیارهای ارزیابی کیفی در ریزتنظیم
• 15. تکنیک های افزایش داده (Data Augmentation) برای مجموعه داده های ریزتنظیم
• 16. ریزتنظیم با استفاده از پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 17. معرفی روش های PEFT
• 18. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 19. کاربرد LoRA در ریزتنظیم مدل های زبانی
• 20. روش Prefix Tuning
• 21. روش Prompt Tuning
• 22. روش Adapters
• 23. مقایسه روش های مختلف PEFT
• 24. ریزتنظیم برای خلق لحن های پویا
• 25. تعریف لحن در مدل های زبانی
• 26. روش های شناسایی و استخراج لحن
• 27. ریزتنظیم برای ایجاد لحن رسمی و اداری
• 28. ریزتنظیم برای ایجاد لحن دوستانه و غیررسمی
• 29. ریزتنظیم برای ایجاد لحن آموزشی و علمی
• 30. ریزتنظیم برای ایجاد لحن خلاقانه و ادبی
• 31. ریزتنظیم برای ایجاد لحن طنز و کنایه (با رعایت چارچوب)
• 32. ریزتنظیم برای انطباق با مخاطبان خاص
• 33. ریزتنظیم برای ایجاد لحن متناسب با فرهنگ ایرانی
• 34. ریزتنظیم برای به‌روزرسانی دانش مدل
• 35. مفهوم دانش در مدل های زبانی
• 36. روش های به‌روزرسانی دانش مدل
• 37. ریزتنظیم برای افزودن اطلاعات جدید و واقعی
• 38. ریزتنظیم برای تصحیح اطلاعات نادرست در مدل
• 39. ریزتنظیم مدل های زبانی برای کاربردهای خاص
• 40. ریزتنظیم برای چت‌بات های خدماتی
• 41. ریزتنظیم برای دستیاران مجازی
• 42. ریزتنظیم برای تولید محتوای خبری
• 43. ریزتنظیم برای تولید محتوای تبلیغاتی (با رعایت چارچوب)
• 44. ریزتنظیم برای خلاصه‌سازی متون
• 45. ریزتنظیم برای ترجمه ماشینی (با رعایت چارچوب)
• 46. ریزتنظیم برای پاسخگویی به سوالات تخصصی
• 47. ریزتنظیم برای تحلیل احساسات (با رعایت چارچوب)
• 48. ریزتنظیم برای تولید کد (با رعایت چارچوب)
• 49. ملاحظات اخلاقی در ریزتنظیم مدل های زبانی
• 50. حفظ حریم خصوصی داده ها در ریزتنظیم
• 51. پیشگیری از سوگیری (Bias) در مدل های ریزتنظیم شده
• 52. تضمین انطباق خروجی با قوانین و مقررات
• 53. روش های جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 54. ریزتنظیم برای ایجاد لحن های متناسب با ارزش های دینی و انقلابی
• 55. ریزتنظیم برای ایجاد لحن های متناسب با خانواده ایرانی
• 56. ریزتنظیم برای ایجاد لحن های متناسب با منافع ملی
• 57. مدیریت چرخه حیات مدل های ریزتنظیم شده
• 58. استقرار مدل های ریزتنظیم شده
• 59. نظارت بر عملکرد مدل های ریزتنظیم شده
• 60. بازآموزی و بهبود مستمر مدل ها
• 61. ابزارها و فریمورک های رایج برای ریزتنظیم
• 62. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
• 63. استفاده از PyTorch برای ریزتنظیم
• 64. استفاده از TensorFlow برای ریزتنظیم
• 65. نکات پیشرفته در ریزتنظیم
• 66. ریزتنظیم چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 67. ریزتنظیم ترادفی (Continual Fine-tuning)
• 68. ریزتنظیم با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
• 69. کاربرد RLHF در ریزتنظیم مدل های زبانی
• 70. پیاده سازی RLHF با رویکرد اسلامی
• 71. ارزیابی پیشرفته مدل های ریزتنظیم شده
• 72. تست های استرس و شرایط مرزی
• 73. تحلیل خطای مدل های ریزتنظیم شده
• 74. مطالعات موردی در ریزتنظیم مدل های زبانی
• 75. مطالعه موردی: ریزتنظیم برای یک سامانه آموزشی دینی
• 76. مطالعه موردی: ریزتنظیم برای یک پلتفرم فرهنگی
• 77. مطالعه موردی: ریزتنظیم برای دستیار تولید محتوای داخلی
• 78. مطالعه موردی: ریزتنظیم برای سیستم پرسش و پاسخ شرعی
• 79. آینده ریزتنظیم مدل های زبانی
• 80. روندهای نوظهور در ریزتنظیم
• 81. چالش های پیش رو در ریزتنظیم مدل های زبانی
• 82. پیشنهاداتی برای بهبود فرآیند ریزتنظیم
• 83. نکات کلیدی برای موفقیت در ریزتنظیم
• 84. جمع بندی و گام های بعدی در ریزتنظیم مدل های زبانی