دوره جامع تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) با تکنیک Q-LoRA و توسعه زنجیره تفکر (CoT) در هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) با تکنیک Q-LoRA و توسعه زنجیره تفکر (CoT) در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ با تمرکز بر مدل Mistral 7B
• 2. آشنایی با مفاهیم تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی
• 3. بررسی ضرورت و کاربردهای تنظیم دقیق در حوزه‌های تخصصی
• 4. معرفی معماری ترنسفورمر و نقش مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی
• 5. آشنایی با مبانی ریاضی و منطق یادگیری ماشین در مدل‌های زبانی
• 6. پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای آموزش مدل‌ها
• 7. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز پایتون
• 8. آشنایی با تکنیک‌های کمی‌سازی مدل برای بهینه‌سازی حافظه
• 9. مبانی تکنیک LoRA و نقش آن در کاهش پارامترهای آموزش‌دیدنی
• 10. درک عمیق تکنیک Q-LoRA و مزایای آن در مدیریت منابع پردازشی
• 11. اصول طراحی و جمع‌آوری داده‌های آموزشی با کیفیت
• 12. ساختاربندی داده‌ها برای آموزش زنجیره تفکر
• 13. تکنیک‌های پیش‌پردازش و پاک‌سازی متون برای تنظیم دقیق
• 14. آشنایی با فرمت‌های استاندارد داده برای آموزش مدل‌های زبانی
• 15. مبانی استدلال در هوش مصنوعی و مفهوم زنجیره تفکر
• 16. طراحی پرامپت‌های استدلالی برای تولید داده‌های آموزشی
• 17. پیاده‌سازی الگوریتم‌های تولید داده برای تقویت زنجیره تفکر
• 18. آموزش گام‌به‌گام بارگذاری مدل Mistral 7B
• 19. تنظیم پارامترهای ابر-پارامتریک در فرآیند تنظیم دقیق
• 20. مدیریت حافظه کارت گرافیک در طول فرآیند آموزش
• 21. پیاده‌سازی لایه‌های آداپتور در مدل‌های زبانی با استفاده از Q-LoRA
• 22. نظارت بر فرآیند آموزش و تحلیل نمودارهای اتلاف
• 23. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 24. ارزیابی عملکرد مدل پس از تنظیم دقیق
• 25. تست مدل با استفاده از سناریوهای استدلالی
• 26. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل در زنجیره تفکر
• 27. ذخیره‌سازی و ادغام وزن‌های آداپتور با مدل پایه
• 28. تکنیک‌های استقرار مدل تنظیم‌دقیق‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و فنی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. پایبندی به استانداردهای ملی در تولید و انتشار داده‌های آموزشی
• 31. آینده‌نگری در توسعه مدل‌های زبانی بومی و بهینه
• 32. نکاتی در خصوص امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 33. بهینه‌سازی مدل برای کاربردهای خاص در صنایع داخلی
• 34. راهکارهای افزایش دقت مدل در وظایف منطقی و محاسباتی
• 35. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های تنظیم‌شده
• 36. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 37. کاربرد تنظیم دقیق در پاسخگویی به سوالات تخصصی
• 38. روش‌های بهبود تعامل کاربر با مدل‌های زبان‌محور
• 39. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل استدلالی با تکنیک Q-LoRA
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در یادگیری ماشین پیشرفته