دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان درک قوانین کلی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان درک قوانین کلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: مقدمه‌ای بر کنترل درک قوانین کلی
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترانسفورمر و کاربرد آن در مدل‌های زبانی
• 4. توکن‌سازی و نمایش متن برای مدل‌های زبانی
• 5. embeddings کلمه و جمله
• 6. مفهوم attention در مدل‌های زبانی
• 7. مکانیسم‌های self-attention
• 8. لایه‌های feed-forward در مدل‌های زبانی
• 9. نرمال‌سازی لایه‌ها و residual connections
• 10. روش‌های آموزش مدل‌های زبانی
• 11. تابع ضرر cross-entropy برای مدل‌های زبانی
• 12. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری در آموزش مدل‌های زبانی
• 13. رگولاریزاسیون و جلوگیری از overfitting
• 14. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 15. Perplexity و کاربرد آن در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 16. BLEU score و ارزیابی ترجمه ماشینی
• 17. ROUGE score و ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 18. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 19. روش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
• 20. یادگیری انتقال (transfer learning) در مدل‌های زبانی
• 21. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای fine-tuning
• 22. تکنیک‌های افزایش داده (data augmentation)
• 23. کنترل تولید متن در مدل‌های زبانی
• 24. دمای نمونه‌برداری (temperature sampling)
• 25. Top-k sampling و Top-p sampling
• 26. Penalties برای تکرار و طول متن
• 27. راهنمایی تولید متن با prompt engineering
• 28. Promptهای موثر و طراحی آن‌ها
• 29. استفاده از مثال‌ها در promptها (few-shot learning)
• 30. تکنیک‌های کنترل محتوای تولیدی
• 31. فیلتر کردن خروجی‌های نامناسب
• 32. استفاده از طبقه‌بندها برای کنترل محتوا
• 33. تقویت یادگیری با بازخورد انسانی (RLHF)
• 34. یادگیری تقویتی از ترجیحات (RL from preferences)
• 35. ارزیابی و تحلیل نتایج RLHF
• 36. مدل‌های زبانی و مسائل اخلاقی
• 37. سوگیری در مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش آن
• 38. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 39. کاربردهای مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 40. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
• 41. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 42. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
• 43. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 44. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن با مدل‌های زبانی
• 45. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 46. پاسخ به سوال با مدل‌های زبانی (Question Answering)
• 47. استخراج اطلاعات از متن با مدل‌های زبانی
• 48. مدل‌های زبانی و درک زبان طبیعی (NLU)
• 49. مدل‌های زبانی و تولید زبان طبیعی (NLG)
• 50. آینده مدل‌های زبانی و تحقیقات جاری
• 51. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 52. مدل‌های زبانی و پردازش زبان‌های کم‌منبع
• 53. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
• 54. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی (model compression)
• 55. Quantization و Pruning
• 56. Distillation دانش (knowledge distillation)
• 57. استفاده از GPU و TPU در آموزش مدل‌های زبانی
• 58. مفاهیم موازی‌سازی در آموزش مدل‌های زبانی
• 59. TensorFlow و PyTorch برای مدل‌های زبانی
• 60. Hugging Face Transformers library
• 61. مدیریت نسخه‌ها و آزمایش‌های مدل‌های زبانی
• 62. ابزارهای ردیابی آزمایش‌ها (experiment tracking)
• 63. استقرار مدل‌های زبانی (model deployment)
• 64. APIها و سرویس‌های ابری برای مدل‌های زبانی
• 65. ملاحظات مقیاس‌پذیری در استقرار مدل‌های زبانی
• 66. امنیت مدل‌های زبانی در استقرار
• 67. تکنیک‌های مقابله با حملات adversarial
• 68. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (interpretability)
• 69. روش‌های توضیح‌دهی مدل‌های زبانی (explainable AI)
• 70. بررسی اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های زبانی
• 71. ارزیابی پایداری مدل‌های زبانی
• 72. تشخیص تغییرات در داده‌ها (drift detection)
• 73. به‌روزرسانی مدل‌های زبانی با داده‌های جدید
• 74. یادگیری مداوم (continual learning) در مدل‌های زبانی