دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ایجاز و خلاصه نویسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ایجاز و خلاصه نویسی

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 ایجاز و خلاصه نویسی
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترانسفورمر و کاربرد آن در مدل‌های زبانی
• 4. تکنیک‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 5. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش مدل‌های زبانی
• 6. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای استاندارد
• 7. کنترل طول خروجی در مدل‌های زبانی
• 8. روش‌های متنوع برای تنظیم میزان ایجاز در تولید متن
• 9. خلاصه سازی انتزاعی در مقابل خلاصه سازی استخراجی
• 10. خلاصه سازی تک‌سندی در مقابل خلاصه سازی چندسندی
• 11. استفاده از Reinforcement Learning برای کنترل ایجاز
• 12. تابع پاداش در Reinforcement Learning برای خلاصه سازی
• 13. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای تولید متن‌های کوتاه
• 14. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای تولید متن‌های بلند
• 15. تکنیک‌های کاهش تکرار در متن‌های تولید شده
• 16. روش‌های ارزیابی کیفیت خلاصه سازی
• 17. مقایسه روش‌های مختلف خلاصه سازی
• 18. استفاده از Attention Mechanism برای کنترل ایجاز
• 19. نقش Embedding در کنترل طول و ایجاز متن
• 20. تاثیر Temperature Sampling بر خلاصه سازی
• 21. استفاده از Top-k و Top-p Sampling برای کنترل ایجاز
• 22. تکنیک‌های Beam Search و تاثیر آن بر ایجاز
• 23. کنترل واژگان و محدودیت‌های لغوی در تولید متن
• 24. استفاده از Constraint Decoding برای تولید متن‌های ایجاز
• 25. خلاصه سازی متن‌های تخصصی و علمی
• 26. خلاصه سازی اخبار و مقالات خبری
• 27. خلاصه سازی متون حقوقی و قضایی
• 28. خلاصه سازی متون ادبی و داستانی
• 29. خلاصه سازی مکالمات و گفتگوها
• 30. خلاصه سازی ایمیل‌ها و پیام‌های متنی
• 31. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید خلاصه‌های خودکار کتاب
• 32. بهبود روانی و خوانایی متن‌های خلاصه شده
• 33. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود مدل‌های خلاصه سازی
• 34. تکنیک‌های Data Augmentation برای افزایش کارایی مدل‌ها
• 35. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 36. استفاده از مدل‌های BERT و مشتقات آن در خلاصه سازی
• 37. استفاده از مدل‌های GPT و مشتقات آن در خلاصه سازی
• 38. مقایسه مدل‌های مختلف ترانسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 39. تاثیر اندازه مدل بر کیفیت خلاصه‌سازی
• 40. تکنیک‌های Quantization و Pruning برای کاهش حجم مدل
• 41. استفاده از Knowledge Distillation برای انتقال دانش مدل
• 42. کنترل لحن و سبک نوشتاری در تولید متن
• 43. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید خلاصه‌های چندزبانه
• 44. چالش‌های خلاصه‌سازی متون طولانی
• 45. خلاصه سازی و حفظ اطلاعات مهم
• 46. روش‌های جلوگیری از تولید اطلاعات نادرست در خلاصه سازی
• 47. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید خلاصه‌های تعاملی
• 48. تکنیک‌های ویرایش و بازنویسی متن‌های خلاصه شده
• 49. ارزیابی سوگیری در مدل‌های زبانی و خلاصه‌سازی
• 50. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی
• 51. آینده خلاصه‌سازی خودکار با مدل‌های زبانی
• 52. کاربردهای تجاری و صنعتی خلاصه‌سازی خودکار
• 53. منابع و ابزارهای مفید برای خلاصه‌سازی خودکار
• 54. مطالعات موردی در خلاصه‌سازی خودکار
• 55. روش‌های ارزیابی کارایی مدل‌های زبانی در دنیای واقعی
• 56. بهینه‌سازی مدل‌ها برای منابع محدود
• 57. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در خلاصه‌سازی
• 58. استفاده از رویکردهای ترکیبی در خلاصه‌سازی
• 59. توسعه رابط‌های کاربری برای خلاصه‌سازی تعاملی
• 60. تکنیک‌های تشخیص و رفع ابهام در متون
• 61. مدیریت دانش و خلاصه‌سازی اطلاعات
• 62. استفاده از مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی گزارش‌های مالی
• 63. خلاصه‌سازی اسناد پزشکی و اطلاعات بیمار
• 64. تکنیک‌های خلاصه‌سازی برای شبکه‌های اجتماعی
• 65. خلاصه‌سازی محتوای ویدئویی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 66. خلاصه‌سازی محتوای صوتی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 67. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متون با ساختار پیچیده
• 68. تکنیک‌های پیشرفته برای کنترل سبک و لحن متن‌های خلاصه شده