دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های صمیمی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های صمیمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. چرا لحن صمیمی در مدل‌های زبانی اهمیت دارد
• 2. تفاوت لحن رسمی، محاوره‌ای و صمیمی در متن
• 3. مبانی ساختار مدل‌های زبانی بزرگ (Transformer)
• 4. مکانیزم تولید متن و نقش توزیع احتمال در تعیین لحن
• 5. تعریف fine-tuning و تفاوت آن با prompt engineering و RAG
• 6. انواع fine-tuning: full, incremental و parameter-efficient
• 7. معرفی LoRA و QLoRA برای fine-tuning کارآمد و سبک
• 8. آماده‌سازی و طراحی دیتاست برای fine-tuning لحنی
• 9. معایر انتخاب و جمع‌آوری داده‌های متنی با لحن صمیمی
• 10. ویژگی‌های ظریف لحن صمیمی در زبان فارسی (عمق عاطفی، خودمختاری، صمیمیت)
• 11. تعیین و دسته‌بندی پروفایل‌های لحنی برای آموزش
• 12. فرآیند برچسب‌گذاری دستی نمونه‌های لحن صمیمی
• 13. ابزارها و پلتفرم‌های اصلی برچسب‌گذاری دیتاست
• 14. فرمت‌بندی دیتاست برای آموزش (JSONL, instruction-tuning format)
• 15. پاک‌سازی، نرمال‌سازی و افزایش کیفیت دیتاست لحنی
• 16. تنظیم hyperparameter های fine-tuning تأثیرگذار بر لحن (learning rate, epochs, batch size)
• 17. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning لحن فارسی
• 18. اجرای fine-tuning با QLoRA در Hugging Face و PyTorch
• 19. پایش فرآیند آموزش: loss curve و تشخیص بیش‌برازش لحنی
• 20. تکنیک‌های پیشرفته LoRA: تنظیم rank و alpha بهینه
• 21. ادغام دیتاست لحنی با دیتاست تخصصی (مثلاً مشاوره، فروش)
• 22. مدیریت تعادل بین صمیمیت و دقت و بی‌طرفی محتوایی
• 23. ارزیابی کیفیت لحن خروجی‌های مدل پس از fine-tuning
• 24. معیارهای کمّی سنجش صمیمیت (warmth score, perplexity, fluency)
• 25. استفاده از مدل‌های sentiment و emotion analysis در بررسی لحن
• 26. ارزیابی انسانی و A/B testing برای مقایسه لحن‌ها
• 27. RLHF: یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی برای بهینه‌سازی لحن
• 28. DPO به‌عنوان جایگزین مستقیم RLHF برای ترجیحات لحنی
• 29. تغییر و تنظیم لحن (Tone Switching) در یک مدل واحد
• 30. استفاده از Prefix Tuning و Adapter برای تغییر سریع لحن
• 31. Fine-tuning چندلحنه و مدیریت پروفایل‌های لحنی مختلف
• 32. شخصی‌سازی لحن بر اساس بازخورد و ترجیحات کاربر
• 33. بهینه‌سازی هزینه fine-tuning با دیتاست کوچک و هدفمند
• 34. جلوگیری از بیش‌برازش و حفظ توانایی‌های عمومی مدل
• 35. تست‌های ریگرسیون برای حفظ کیفیت‌های اصلی مدل پس از fine-tuning
• 36. مقایسه عملکرد fine-tuning و prompt engineering در تولید لحن صمیمی
• 37. استراتژی‌های zero-shot و few-shot برای لحن بدون fine-tuning
• 38. اعتبارسنجی امنیتی: جلوگیری از تولید لحن نامناسب یا آسیب‌رسان
• 39. تحلیل خطاها و بهبود مداوم مدل لحنی پس از ارزیابی
• 40. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید (Continual Learning لحنی)
• 41. استقرار مدل fine-tuning شده در محیط تولید (deployment)
• 42. بهینه‌سازی استنتاج (Inference Optimization) برای سرعت و کیفیت لحن
• 43. یکپارچه‌سازی API مدل لحنی در برنامه‌های کاربردی و وب
• 44. موارد کاربرادی: چت‌بات مشاوره با لحن صمیمی
• 45. موارد کاربرادی: تولید محتوای فارسی با لحن شخصی
• 46. اعتبارسنجی مدل لحنی در چندین زبان و فرهنگ
• 47. مقیاس‌پذیری fine-tuning لحنی برای سطح بنگاه
• 48. ملاحظات اخلاقی و شفافیت در خلق لحن‌های صمیمی مصنوعی
• 49. آینده‌پژوهی: مدل‌های لحنی و تحول تعامل انسان-ماشین