دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های کارآمد و با قابلیت تعمیم همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های کارآمد و با قابلیت تعمیم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم Fine-tuning و جایگاه آن در توسعه مدل‌های زبانی
• 2. تفاوت Pre-training، Fine-tuning و Prompt Engineering
• 3. چه زمانی Fine-tuning انتخاب مناسبی است؟
• 4. تعریف لحن به‌عنوان ویژگی قابل یادگیری مدل
• 5. تفاوت لحن، سبک، شخصیت و دستورالعمل نوشتاری
• 6. قابلیت تعمیم لحن در برابر تقلید از نمونه‌ها
• 7. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
• 8. مقایسه مدل‌های زبانی کوچک و بزرگ برای Fine-tuning
• 9. محدودیت‌های حافظه و محاسبات در Fine-tuning
• 10. آماده‌سازی محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز
• 11. ساختار داده‌های آموزشی برای Fine-tuning
• 12. طراحی نمونه‌های آموزشی با کیفیت بالا
• 13. اصول نگارش Instruction و Response در داده‌ها
• 14. طراحی داده‌های آموزشی برای انتقال لحن
• 15. نمایش سازگار و پایدار ویژگی‌های سبکی
• 16. تنوع‌بخشی به داده‌ها برای افزایش قابلیت تعمیم
• 17. کنترل طول و پیچیدگی نمونه‌های آموزشی
• 18. حذف داده‌های تکراری و کم‌کیفیت
• 19. تشخیص و اصلاح داده‌های ناسازگار
• 20. جلوگیری از ورود اطلاعات ناخواسته به داده‌های آموزشی
• 21. تقسیم داده‌ها به Train، Validation و Test
• 22. طراحی مجموعه ارزیابی مستقل از داده‌های آموزش
• 23. انتخاب روش Fine-tuning متناسب با هدف
• 24. Full Fine-tuning و کاربردهای آن
• 25. Parameter-Efficient Fine-tuning و مزایای آن
• 26. آشنایی با LoRA و سازوکار آن
• 27. تنظیم Rank، Alpha و Dropout در LoRA
• 28. آشنایی با QLoRA و Fine-tuning کم‌هزینه
• 29. انتخاب Precision و روش Quantization
• 30. تنظیم Batch Size و Gradient Accumulation
• 31. تنظیم Learning Rate برای Fine-tuning
• 32. انتخاب تعداد Epoch مناسب
• 33. Warmup و کنترل روند یادگیری
• 34. Weight Decay و تنظیم منظم‌سازی
• 35. کنترل طول توکن و Context Length
• 36. مدیریت Checkpointها در فرایند آموزش
• 37. پایش Loss و تشخیص رفتار غیرعادی آموزش
• 38. تشخیص Underfitting در مدل Fine-tuned
• 39. تشخیص Overfitting و Memorization
• 40. کنترل Catastrophic Forgetting
• 41. حفظ توانایی‌های عمومی مدل هنگام انتقال لحن
• 42. طراحی آزمایش برای مقایسه مدل پایه و مدل Fine-tuned
• 43. ارزیابی کیفیت لحن با معیارهای کمی
• 44. ارزیابی لحن با داوری انسانی
• 45. طراحی Rubric برای ارزیابی سبک و لحن
• 46. ارزیابی Consistency در خروجی‌های مدل
• 47. ارزیابی Generalization روی موضوعات جدید
• 48. آزمون تعمیم لحن به قالب‌های مختلف محتوا
• 49. آزمون تعمیم لحن به طول‌های مختلف متن
• 50. آزمون تعمیم لحن در زبان‌ها و زمینه‌های متفاوت
• 51. تشخیص تقلید سطحی از نمونه‌های آموزشی
• 52. تحلیل خطاهای سبکی و زبانی مدل
• 53. بهبود داده‌ها بر اساس نتایج ارزیابی
• 54. Iterative Fine-tuning و چرخه بهبود مدل
• 55. مقایسه چند نسخه از داده و مدل
• 56. Fine-tuning هم‌زمان برای چند ویژگی سبکی
• 57. مدیریت تعارض میان لحن و دستورالعمل‌های محتوایی
• 58. حفظ دقت factual در کنار انتقال لحن
• 59. کنترل میزان خلاقیت و تنوع خروجی
• 60. تنظیم Temperature و Sampling پس از Fine-tuning
• 61. جلوگیری از خروجی‌های بیش‌ازحد قالبی و تکراری
• 62. کنترل رفتار مدل در Promptهای خارج از توزیع
• 63. طراحی تست‌های Robustness برای مدل Fine-tuned
• 64. آزمون مقاومت در برابر Promptهای متناقض
• 65. مدیریت چند لحن در یک مدل
• 66. شرطی‌سازی مدل برای انتخاب لحن مورد نظر
• 67. استفاده از برچسب‌ها و Style Tokens
• 68. Fine-tuning برای لحن رسمی و سازمانی
• 69. Fine-tuning برای لحن دوستانه و محاوره‌ای
• 70. Fine-tuning برای لحن تخصصی و حرفه‌ای
• 71. Fine-tuning برای لحن تبلیغاتی و بازاریابی
• 72. Fine-tuning برای لحن آموزشی و توضیحی
• 73. انتقال سبک نوشتاری بدون وابستگی به موضوع
• 74. کاهش وابستگی مدل به واژگان خاص داده‌های آموزشی
• 75. جلوگیری از حفظ عبارات و الگوهای ناخواسته
• 76. ملاحظات حریم خصوصی در داده‌های Fine-tuning
• 77. مدیریت داده‌های حساس و اطلاعات محرمانه
• 78. ملاحظات حقوقی و مالکیت محتوای آموزشی
• 79. ثبت و مستندسازی آزمایش‌های Fine-tuning
• 80. مدیریت نسخه‌های مدل و Adapterها
• 81. ذخیره و انتشار وزن‌های Fine-tuned
• 82. استفاده از Model Card برای مستندسازی مدل
• 83. استقرار مدل Fine-tuned برای استفاده عملی
• 84. بهینه‌سازی مدل برای inference
• 85. بررسی هزینه و سرعت inference
• 86. ساخت API برای مدل Fine-tuned
• 87. مانیتورینگ کیفیت خروجی پس از استقرار
• 88. تشخیص Drift در رفتار و لحن مدل
• 89. بازآموزی و به‌روزرسانی دوره‌ای مدل
• 90. طراحی Pipeline کامل Fine-tuning تا Deployment
• 91. پروژه عملی ساخت یک مدل با لحن قابل تعمیم
• 92. تحلیل نتایج پروژه و بهینه‌سازی نهایی مدل