دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Machine Translation 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 Machine Translation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری مدل‌های زبانی چندوجهی
• 2. آشنایی با معماری ترجمه ماشینی چندوجهی
• 3. مبانی پردازش زبان طبیعی در مدل‌های چندوجهی
• 4. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 5. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 6. مفهوم توجه (Attention) در مدل‌های ترنسفورمر
• 7. مکانیزم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 8. کدگذار (Encoder) و کدگشا (Decoder) در ترنسفورمر
• 9. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization) و اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
• 10. تابع فعال‌سازی (Activation Functions) در مدل‌های ترنسفورمر
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 12. مفهوم و اهمیت تنظیم دقیق
• 13. استراتژی‌های تنظیم دقیق
• 14. تنظیم دقیق با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 15. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 16. روش QLoRA
• 17. روش AdaLoRA
• 18. روش Prefix Tuning
• 19. روش Prompt Tuning
• 20. روش P-Tuning
• 21. مقایسه روش‌های PEFT
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی
• 25. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 27. تنظیم دقیق با استفاده از مجموعه‌داده‌های سفارشی
• 28. اهمیت انتخاب مجموعه‌داده مناسب
• 29. پیش‌پردازش و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌ها
• 30. تقسیم مجموعه‌داده به بخش‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 31. استراتژی‌های برچسب‌گذاری (Labeling) داده‌ها
• 32. نکات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 33. تنظیم لحن (Tone) مدل زبانی
• 34. مفهوم لحن در مدل‌های زبانی
• 35. شناسایی و دسته‌بندی لحن‌های مختلف
• 36. تنظیم لحن به سمت لحن رسمی و اداری
• 37. تنظیم لحن به سمت لحن علمی و آکادمیک
• 38. تنظیم لحن به سمت لحن محترمانه و مؤدبانه
• 39. تنظیم لحن در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 40. کاربرد تنظیم لحن در تولید محتوای آموزشی
• 41. کاربرد تنظیم لحن در ارتباطات سازمانی
• 42. کاربرد تنظیم لحن در خدمات مشتریان
• 43. کاربرد تنظیم لحن در محتوای رسانه‌ای
• 44. ارزیابی کیفیت لحن تنظیم شده
• 45. معیارهای ارزیابی لحن
• 46. استفاده از معیارهای انسانی در ارزیابی لحن
• 47. استفاده از معیارهای خودکار در ارزیابی لحن
• 48. مقایسه نتایج ارزیابی انسانی و خودکار
• 49. نکات عملی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 50. انتخاب مدل پایه مناسب
• 51. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameters)
• 52. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 53. اندازه بچ (Batch Size)
• 54. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 55. تنظیم‌کننده‌ها (Optimizers)
• 56. نظارت بر فرآیند آموزش
• 57. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 58. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 59. حفظ مدل (Model Checkpointing)
• 60. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های تنظیم شده
• 61. ملاحظات امنیتی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 62. حفاظت از داده‌های حساس
• 63. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل‌های تنظیم شده
• 64. پیاده‌سازی مدل‌های تنظیم شده در سامانه
• 65. مراحل استقرار مدل
• 66. بهینه‌سازی عملکرد مدل در زمان اجرا
• 67. استفاده از ابزارهای شتاب‌دهنده سخت‌افزاری
• 68. ملاحظات مربوط به منابع محاسباتی
• 69. چالش‌های رایج در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 70. غلبه بر کمبود داده‌های برچسب‌دار
• 71. مدیریت ناهمگونی داده‌ها
• 72. حفظ دانش عمومی مدل پایه
• 73. پیاده‌سازی اخلاقی هوش مصنوعی
• 74. اصول اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
• 75. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 76. شفافیت در عملکرد مدل
• 77. تطابق با قوانین و مقررات کشور
• 78. نکات تکمیلی در تنظیم لحن
• 79. تأثیر فرهنگ بر لحن
• 80. تفاوت لحن در زبان‌های مختلف
• 81. کاربرد تنظیم لحن در ترجمه ماشینی
• 82. کاربرد تنظیم لحن در دستیارهای صوتی
• 83. کاربرد تنظیم لحن در ربات‌های گفتگو
• 84. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 85. پیشرفت‌های آتی در روش‌های PEFT
• 86. نقش مدل‌های چندوجهی در آینده
• 87. توسعه مدل‌های زبانی مسئولیت‌پذیر و اخلاقی
• 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز