دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Figurative Language Generation 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 Figurative Language Generation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و قابلیت‌های تولیدی آن‌ها
• 2. مفهوم لحن و سبک در پردازش زبان طبیعی
• 3. انواع ادبیات و figurative language: استعاره، تشبیه، کنایه
• 4. شناسایی متون ادبی و غیرادبی: تفاوت‌های ساختاری
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تولید لحن خاص
• 6. ساختار داده‌های تدوین‌شده برای fine-tuning
• 7. معماری Transformer و مکانیزم توجه
• 8. پایه‌های نظری لحن‌شناسی محاسباتی
• 9. تکنیک‌های پایه fine-tuning: full، partial، و parameter-efficient
• 10. معرفی PEFT و لورا در سفارشی‌سازی مدل
• 11. تنظیم QLoRA برای داده‌های ادبی کم‌حجم
• 12. انتخاب hyperparameters برای training روی داده‌های لحنی
• 13. داده‌های آموزشی: جمع‌آوری، تمیزکاری، و augmentation
• 14. ساخت دیتاست استعاره‌شناختی با labeling دستی و خودکار
• 15. استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده به‌عنوان base
• 16. Transfer learning در حوزهٔ ادبیات و لحن
• 17. مدل‌سازی سبک نویسندگان با fine-tuning
• 18. تولید استعاره با مدل‌های سفارشی‌شده
• 19. تولید تشبیه‌های خلاقانه و متنوع
• 20. تولید کنایه و مجاز با مدل‌های زبانی
• 21. شناسایی و تولید طنز و سارکازم
• 22. مدل‌سازی لحن عاطفی: شادی، غم، خشم، ترس
• 23. کنترل لحن در دیالوگ‌های مصنوعی
• 24. تولید متن ادبی شاعرانه با LLM
• 25. سفارشی‌سازی سبک نثر: رسمی، غیررسمی، فصلنامه‌ای
• 26. مدل‌سازی لحن مطالعه‌پسند و آموزشی
• 27. تولید محتوای بازاریابی با لحن هدفمند
• 28. fine-tuning برای دیالوگ‌های شخصیت‌محور
• 29. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی برای لحن
• 30. آموزش با ترجیح انسانی: داده‌های ترجیح لحن
• 31. ارزیابی خودکاری لحن: metrics و benchmarkها
• 32. ارزیابی انسانی کیفیت تولید ادبی
• 33. مقایسه خروجی‌ها: BLEU، ROUGE، BERTScore برای لحن
• 34. تکنیک‌های مقایسه‌ای برای استعاره‌سازی
• 35. ردیابی و کنترل تنوع تولید
• 36. دما و top-p در تنظیم خلاقیت خروجی
• 37. تدوین prompt برای کنترل لحن در inference
• 38. In-context learning و style prompting
• 39. Chain-of-thought در تولید ادبیات
• 40. مدیریت تکرار و درون‌یابی در خروجی‌های ادبی
• 41. فیلتر کیفیت خروجی و پست‌پروسس
• 42. یکپارچه‌سازی مدل سفارشی در اپلیکیشن
• 43. بهینه‌سازی استنتاج: quantization و distillation
• 44. پشتیبانی چندزبانه در تولید لحن ادبی
• 45. fine-tuning مدل‌ها برای ادبیات فارسی
• 46. چالش‌های ادبیات در زبان‌های کم‌منبع
• 47. حاشیه‌های اخلاقی تولید متن ادبی مصنوعی
• 48. تعامل با سوگیری‌های فرهنگی در لحن
• 49. مسئولیت‌پذیری در تولید طنز و سارکازم
• 50. حالات سوءاستفاده: تقلید سبک نویسندگان
• 51. حقوق مالکیت فکری و خروجی‌های تولیدشده
• 52. مدل‌های ترکیبی: ادغام لحن و محتوا
• 53. Adaptive style transfer با fine-tuning
• 54. مدل‌سازی لحن بر اساس مخاطب
• 55. تولید محتوای بلند با لحن یکپارچه
• 56. حفظ شخصیت لحن در داستان‌سرایی مداوم
• 57. ارزیابی خلاقیت خودکاری در خروجی‌های ادبی
• 58. مفهوم novelty و diversity در تولید ادبی
• 59. استفاده از مدل‌های اختصاصی vs آنلاین
• 60. مقایسه رویکردها: prefix-tuning، prompt tuning، lora
• 61. مدیریت داده‌های ناقص و نویزی در دیتاست لحنی
• 62. Active learning برای بهبود دیتاست
• 63. Curriculum learning برای یادگیری ادبیات
• 64. تولید شعر با مدل‌های سفارشی‌شده
• 65. شبیه‌سازی سبک نویسندگان مشهور
• 66. تولید گفتار نمایشی با لحن شخصیت
• 67. ادبیات در بازی‌سازی و داستان‌های تعاملی
• 68. تولید متن تبلیغاتی با لحن متفاوت
• 69. سفارشی‌سازی لحن چت‌بات‌ها
• 70. مدل‌سازی لحن خبری و سرد vs احساسی
• 71. تولید خلاصه با لحن خاص
• 72. بازنویسی متن با تغییر لحن
• 73. Data augmentation برای داده‌های ادبی
• 74. Synonym replacement و paraphrasing در حوزه ادبی
• 75. استفاده از مدل‌های بنیادی غیرانگلیسی
• 76. Tokenization و حاشیه واژگانی برای ادبیات فارسی
• 77. Fine-tuning مدل‌های چندزبانه برای لحن فارسی
• 78. ارزیابی بین‌المللی تولید ادبیات ماشینی
• 79. رویکردهای unsupervised style transfer
• 80. Adversarial training برای بهبود لحن
• 81. مدل‌سازی چندسطحی لحن: جمله‌ای، پاراگرافی، متنی
• 82. تولید متن با لحن عصری و نسلی
• 83. استفاده از attention visualization برای عیب‌یابی لحن
• 84. Interpretability در تصمیم‌گیری‌های لحنی مدل
• 85. تحلیل خطای خروجی‌های ادبی
• 86. راه‌اندازی پایپ‌لین تولید لحن
• 87. آموزش مدل با داده‌های واقعی شبکه‌های اجتماعی
• 88. تولید محتوای ویژه برای مخاطب خاص
• 89. یادگیری پیوسته و به‌روزرسانی لحن مدل
• 90. مدیریت versioning مدل‌های سفارشی لحنی
• 91. A/B testing خروجی‌های لحنی
• 92. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تولید محتوا
• 93. بهینه‌سازی هزینه training برای لحن
• 94. monitoring و logging در فرآیند fine-tuning
• 95. استفاده از LLM به‌عنوان teacher در distillation
• 96. تولید داده‌های مصنوعی با خودمدل برای غنی‌سازی دیتاست
• 97. مدل‌سازی اصطلاحات و اجارات در لحن
• 98. تولید متن طنز با سازوکارهای شناختی
• 99. ارتباط لحن و روایت در داستان‌سرایی AI
• 100. پروژهٔ نهایی: ساخت مدل تولید لحن اختصاصی