دوره ارتقای قدرت استدلال در مدل‌های زبانی: فنون Fine-tuning پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارتقای قدرت استدلال در مدل‌های زبانی: فنون Fine-tuning پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و بهینه‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر: بنیان مدل‌های زبانی
• 3. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن
• 4. مجموعه داده‌های آموزشی: انواع و انتخاب مناسب
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
• 6. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 7. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 8. مفهوم Perplexity و کاربردهای آن
• 9. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای Fine-tuning
• 10. استفاده از Hugging Face Transformers
• 11. تنظیم پارامترهای آموزشی: نرخ یادگیری، Batch Size و Epochs
• 12. روش‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 13. بهینه‌سازهای رایج: Adam, SGD, RMSprop
• 14. تنظیم وزن‌ها (Weight Decay) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 15. روش‌های Regularization: Dropout, L1/L2 Regularization
• 16. Fine-tuning با استفاده از Low-Rank Adaptation (LoRA)
• 17. LoRA: کاهش هزینه‌های محاسباتی و حافظه
• 18. Quantization: کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
• 19. Pruning: حذف اتصالات غیرضروری در مدل
• 20. Knowledge Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 21. Fine-tuning برای وظایف خاص: طبقه‌بندی متن
• 22. Fine-tuning برای وظایف خاص: تولید متن
• 23. Fine-tuning برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
• 24. Fine-tuning برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
• 25. Fine-tuning برای وظایف خاص: پاسخ به سوال
• 26. استفاده از Prompt Engineering برای بهبود عملکرد
• 27. Prompt Engineering: طراحی ورودی‌های مؤثر
• 28. Few-Shot Learning: یادگیری با نمونه‌های محدود
• 29. Zero-Shot Learning: یادگیری بدون نمونه
• 30. Chain-of-Thought Prompting: تشویق به استدلال گام به گام
• 31. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 32. RLHF: جمع‌آوری بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 33. استفاده از Reward Modeling در RLHF
• 34. ارزیابی و مقایسه نتایج Fine-tuning
• 35. تحلیل خطا و شناسایی نقاط ضعف مدل
• 36. Fine-tuning بر روی منابع محاسباتی محدود
• 37. Fine-tuning با استفاده از Cloud Computing
• 38. بهینه‌سازی Fine-tuning برای سرعت و کارایی
• 39. استفاده از Distributed Training
• 40. مفاهیم پایه‌ای تئوری اطلاعات و ارتباط آن با LLM
• 41. مقدمه‌ای بر Embedding ها و Word Embedding
• 42. روش‌های تولید Embedding های متنی
• 43. استفاده از Embedding ها برای جستجوی معنایی
• 44. بررسی معماری BERT و انواع آن
• 45. بررسی معماری GPT و انواع آن
• 46. مقایسه BERT و GPT: نقاط قوت و ضعف
• 47. آشنایی با مدل‌های زبانی چندزبانه
• 48. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 49. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی فارسی
• 50. منابع داده فارسی برای Fine-tuning
• 51. تکنیک‌های خاص برای بهبود عملکرد مدل‌های فارسی
• 52. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی
• 53. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 54. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 55. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در Fine-tuning
• 56. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و Fine-tuning
• 57. کاربردهای نوظهور مدل‌های زبانی در صنایع مختلف