دوره راهنمای جامع بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از روش‌های کارآمد (SFT و QLoRA) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از روش‌های کارآمد (SFT و QLoRA)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و نقش مکانیزم توجه در پردازش زبان
• 3. آشنایی با اکوسیستم Hugging Face و ابزارهای مرتبط
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های متنی برای آموزش
• 5. بررسی ساختار مدل‌های زبانی متن‌باز و انتخاب مدل پایه
• 6. مفهوم تنظیم دقیق یا Fine-tuning و کاربردهای آن
• 7. آشنایی با روش‌های کارآمد پارامتری یا PEFT
• 8. مبانی ریاضی و نظری روش LoRA در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 9. پیاده‌سازی روش QLoRA برای بهینه‌سازی حافظه گرافیکی
• 10. استفاده از تکنیک‌های کوانتایزیشن مدل در محیط‌های محدود
• 11. کار با کتابخانه‌های TRL و PEFT برای شخصی‌سازی مدل‌ها
• 12. ساختاردهی به داده‌های متنی برای آموزش نظارت‌شده یا SFT
• 13. روش‌های توکنایز کردن متن و مدیریت واژگان در مدل‌های زبانی
• 14. نظارت بر فرآیند آموزش و پایش نمودارهای همگرایی
• 15. مدیریت ابرپارامترها در فرآیند تنظیم دقیق مدل
• 16. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 17. ارزیابی عملکرد مدل پس از تنظیم دقیق با استفاده از بنچمارک‌ها
• 18. روش‌های کاهش خطای مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 19. تلفیق دانش تخصصی در مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های اختصاصی
• 20. تکنیک‌های استنتاج سریع و بهینه برای مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 21. مدیریت و نسخه‌گذاری مدل‌ها با استفاده از Hugging Face Hub
• 22. پیاده‌سازی خط‌لوله (Pipeline) استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 23. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی شخصی‌سازی شده
• 24. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های محتوایی در خروجی مدل
• 25. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج پروژه‌های شخصی‌سازی مدل
• 26. شناسایی و رفع سوگیری‌های احتمالی در مدل‌های زبانی
• 27. به‌کارگیری روش‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی یا RLHF
• 28. بهینه‌سازی مدل برای کاربردهای خاص در زبان فارسی
• 29. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ در چرخه حیات مدل یا LLMOps
• 30. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های کم‌توان
• 31. راهکارهای افزایش دقت در تولید متن توسط مدل‌های تنظیم‌شده
• 32. بررسی چالش‌های عملیاتی در نگهداری مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های شخصی‌سازی شده در سامانه‌های نرم‌افزاری
• 34. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته برای مدل‌های تنظیم‌شده
• 35. توسعه ابزارهای جانبی برای بهبود تعامل با مدل‌های زبانی
• 36. بررسی آینده مدل‌های زبانی و روش‌های نوین بهینه‌سازی
• 37. مطالعه موردی: اجرای یک پروژه عملی تنظیم دقیق با روش QLoRA
• 38. تدوین استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 39. نکات کلیدی در مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های بزرگ