دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Style Control via Prompt Engineering 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 Style Control via Prompt Engineering

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی تولیدی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. پیش‌آموزش و یادگیری نمایه‌ای مدل‌های زبانی
• 4. مفهوم لحن و سبک در تولید متن
• 5. تفاوت لحن، سبک و لحن‌ویزی: تعریف‌ها و مرزها
• 6. پارامترهای قابل تنظیم در مدل‌های زبانی برای کنترل سبک
• 7. اصول مهندسی پرامپت: راهنمای عملی
• 8. پرامپت‌نویسی صفرنمونه برای کنترل لحن
• 9. پرامپت‌نویش چندنمونه و تأثیر آن بر سبک خروجی
• 10. معماری Style Control via Prompt Engineering: مفهوم و پیشنهاد
• 11. طراحی پرامپت‌های سلسله‌مراتبی برای کنترل لحن
• 12. توکن‌سازی و نمایه‌سازی سبک در ورودی
• 13. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning سبک
• 14. آماده‌سازی دیتاست سبک‌شده: جمع‌آوری و صفی‌سازی
• 15. استانداردسازی برچسب‌گذاری لحن در دیتاست
• 16. ابزارهای پیش‌پردازش دیتاست متنی
• 17. معرفی PEFT و لورا برای fine-tuning کارآمد
• 18. تنظیم دقیق پارامترهای لورا برای کنترل سبک
• 19. QLoRA و آموزش با حافظه محدود
• 20. تنظیم‌دهی فراپارامترها در fine-tuning سبک
• 21. استراتژی‌های تقسیم‌بندی دیتاست برای آموزش
• 22. Data augmentation برای تنوع سبک
• 23. مقایسه full fine-tuning و parameter-efficient tuning
• 24. ارزیابی لحن خروجی: معیارهای خودکار
• 25. معیارهای انسانی و آموزش محکم
• 26. مقیاس‌های Perplexity و تنوع در ارزیابی سبک
• 27. ارزیابی تخصصی Style Benchmark
• 28. RLHF و کنترل لحن مبتنی بر انسانی
• 29. DPO و مقایسه مستقیم سبک‌ها
• 30. تحلیل پاسخ‌های نامطلوب و دیباگ مدل
• 31. کنترل دمای مدل و top-p برای تنظیم لحن
• 32. تکنیک‌های post-hoc style transfer
• 33. ادغام Style Control در پایپلاین تولید
• 34. پرامپت‌نویسی سیستمی و شخصیت‌پردازی
• 35. کنترل رسمی/غیررسمی با پرامپت
• 36. تنظیم سطح رسمیت و صمیمیت
• 37. مدل‌سازی لحن احساسی و احتیاطی
• 38. کنترل طول جمله و ساختار برای سبک
• 39. تخصصی‌سازی برای حوزه‌های مختلف: حقوقی، پزشکی، بازاریابی
• 40. حفظ پیوستگی لحن در مکالمات چندنوبتی
• 41. مدیریت تغییر لحن در جریان گفتار
• 42. معماری چندلحنه: آموزش همزمان سبک‌ها
• 43. تبدیل سبک با adapterهای جداگانه
• 44. ترکیب پرامپت و fine-tuning برای کنترل ترکیبی
• 45. کنترل لحن در مدل‌های چندزبانه
• 46. چالش‌های کوئبی‌لینگوئل استایل کنترل
• 47. ارزیابی فرهنگ‌محور لحن و حساسیت
• 48. حذف تبعیض و بی‌عدالتی در لحن مدل
• 49. ایمنی و جلوگیری از لحن آسیب‌رسان
• 50. مدیریت تغییرات سبک در به‌روزرسانی‌ها
• 51. مدیریت version سبک در DVC و MLflow
• 52. پایپلاین آموزش اتوماتیک سبک
• 53. ابزارهای نظارت بر لحن خروجی
• 54. A/B testing سبک‌های مختلف مدل
• 55. بهینه‌سازی هزینه آموزش fine-tuning
• 56. استقرار مدل سبک‌شده در تولید
• 57. API و مدیریت درخواست‌های سبک‌محور
• 58. caching و بهینه‌سازی پاسخ سبکی
• 59. پیاده‌سازی Style Control در LangChain
• 60. ادغام با فریمورک‌های ردیابی
• 61. تحلیل ردپای لحن در خروجی‌های واقعی
• 62. بازتولید و تکرارپذیری نتایج سبک
• 63. مستندسازی سبک برای تیم‌ها
• 64. سناریوهای کاربردی: تولید محتوا، مشاوره، آموزش
• 65. کانسپت استوری‌تلینگ با کنترل لحن
• 66. تولید کپی‌اد با سبک برندسازی
• 67. کاربرد در خلاقیت و نویسندگی
• 68. کاربرد در پشتیبانی مشتری و لحن خدمتی
• 69. کاربرد در تولید محتوای پزشکی با لحن مناسب
• 70. کاربرد در آموزش و توضیح مفاهیم پیچیده
• 71. مقایسه استایل کنترل در مدل‌های متنی و کد
• 72. کنترل لحن در تولید کد و مستندات
• 73. مدل‌های متن‌به-تصویر و کنترل سبک بصری
• 74. مرزهای کنترل لحن و ناپایداری
• 75. رویکردهای آینده: شخصی‌سازی لحن کاربر
• 76. فیدبک خطی و یادگیری سبک پویا
• 77. اخلاق کنترل لحن: دستکاری و اعتماد
• 78. شفافیت و توضیح‌پذیری تغییرات لحن
• 79. قانون‌گذاری و مسئولیت در استایل کنترل
• 80. جمع‌بندی و مسیر یادگیری بعدی