دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان دقت ریاضی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان دقت ریاضی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دقت ریاضی در مدل‌های زبانی
• 2. مروری بر معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 3. نمای کلی فرآیند fine-tuning
• 4. تفاوت pre-training و fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 5. انواع داده‌های ریاضی: مسائل، اثبات، فرمول، کد
• 6. جمع‌آوری و کوریت‌سازی دیتاست‌های ریاضی
• 7. پاک‌سازی داده‌های ریاضی و حذف نویز
• 8. توکن‌سازی عبارت‌های ریاضی و نمادها
• 9. پیش‌پردازش داده‌های ریاضی برای مدل‌های زبانی
• 10. ساختار مسائل ریاضی: زنجیره‌ای، چندمرحله‌ای، اثباتی
• 11. تحلیل نقاط ضعف مدل‌ها در ریاضی
• 12. ارزیابی دقت ریاضی: معیارها و بنچمارک‌ها
• 13. GSM8K و MATH و AR-MATH: بررسی بنچمارک‌ها
• 14. Chain-of-Thought: استدلال گام‌به‌گام
• 15. Self-Consistency و voting در پاسخ‌دهی ریاضی
• 16. Tree-of-Thought برای مسائل ریاضی
• 17. Fine-tuning با روش SFT برای ریاضی
• 18. تنظیم پارامترهای سوپر در SFT ریاضی
• 19. داده‌های ترکیبی: ریاضی + کد
• 20. استفاده از داده‌های صفرشات برای تقویت ریاضی
• 21. یادگیری تقویتی: PPO برای دقت ریاضی
• 22. تنظیم اماده‌سازی انسانی (RLHF) برای ریاضی
• 23. DPO و KTO برای ترجیح پاسخ‌های درست ریاضی
• 24. ORPO و روش‌های جدید بدون رفتاریابی
• 25. آموزش بازخورد ریاضی: پاداش درستی پاسخ
• 26. طراحی تابع پاداش برای مسائل ریاضی
• 27. اعتبارسنجی پاسخ‌ها با محاسبهٔ خودمدل
• 28. Self-verification و اعتمادسازی خود در ریاضی
• 29. پیشرفته‌های Chain-of-Thought: CoT-SC و Auto-CoT
• 30. استفاده از ابزارهای خارجی (Tool-use) در حل مسائل
• 31. Python interpreter و محاسبهٔ کدی برای ریاضی
• 32. Fine-tuning با داده‌های صورت‌الحساب مرحله‌به‌مرحله
• 33. تکنیک‌های منظم‌سازی: Weight Decay و Dropout
• 34. یادگیری با نرخ بالا و پایین در fine-tuning ریاضی
• 35. LoRA و QLoRA برای fine-tuning ریاضی
• 36. تنظیم تعداد پارامترهای قابل آموزش
• 37. انتخاب لایه‌ها برای fine-tuning ریاضی
• 38. DeepSpeed و FSDP در آموزش مدل‌های ریاضی
• 39. مدیریت حافظه برای دیتاست‌های ریاضی بزرگ
• 40. آموزش توزیع‌شده چندGPU برای ریاضی
• 41. Mixed Precision Training در fine-tuning ریاضی
• 42. Gradient Accumulation و Batch Size مناسب
• 43. Scheduler و Warmup برای آموزش ریاضی
• 44. Early Stopping و Overfitting در دیتای ریاضی
• 45. داده‌های مصنوعی: تولید مسائل ریاضی با GPT
• 46. پارامتریزاسیون مؤثر: AdaLoRA و VeRA
• 47. مدل‌های چندزبانه و دقت ریاضی فارسی
• 48. استنتاج درجه‌دو و مثلثات در مدل‌های زبانی
• 49. جبر خطی و ماتریس در مدل‌های زبانی
• 50. احتمال و آمار در پاسخ‌دهی مدل
• 51. حساب دیفرانسیل و انتگرال در مدل‌های زبانی
• 52. مدل‌سازی مسائل بهینه‌سازی ریاضی
• 53. منطق ریاضی و اثبات قضیه در مدل‌ها
• 54. نظریهٔ اعداد و مسائل ترکیبی
• 55. هندسه و استدلال فضایی در مدل‌ها
• 56. مسائل کلمه‌ای و استخراج اطلاعات ریاضی
• 57. تبدیل مسائل کلامی به فرمول ریاضی
• 58. مدل‌سازی زمانی مسائل ریاضی
• 59. تعامل با LaTeX و نمایش ریاضی
• 60. تولید فرمول‌های ریاضی قابل‌اعتماد
• 61. کاهش Overfitting در fine-tuning ریاضی
• 62. Data Augmentation برای داده‌های ریاضی
• 63. Curriculum Learning برای آموزش ریاضی
• 64. Progressive Fine-tuning از ساده به پیچیده
• 65. مدل‌های بنیادی مناسب برای fine-tuning ریاضی
• 66. Llama، Mistral، Qwen و Phi برای ریاضی
• 67. مقایسه مدل‌های متن‌باز و متن‌بسته برای ریاضی
• 68. Fine-tuning مدل‌های کد برای ریاضی
• 69. مدل‌های ویژهٔ ریاضی: Minerva، Llemma، MathGLM
• 70. انتقال یادگیری از کد به ریاضی
• 71. پردازش زبان طبیعی برای بیان ریاضی
• 72. مدل‌سازی نیمه‌رسمانی و نموداری
• 73. استدلال چندمرحله‌ای پیچیده
• 74. مدیریت خطای محاسباتی در خروجی مدل
• 75. تضمین دقت عددی در پاسخ‌ها
• 76. مدل‌سازی واحدها و مقیاس‌ها
• 77. بررسی حاشیهٔ خطا در پاسخ‌های ریاضی
• 78. تولید مراحل حل به‌صورت قابل‌بازسازی
• 79. ارزیابی بین‌المللی: MMLU، GSM8K، MATH، AIME
• 80. HumanEval و بنچمارک‌های کد-ریاضی
• 81. ایجاد رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدل ریاضی
• 82. یکپارچه‌سازی با SymPy و محاسبات نمادین
• 83. یکپارچه‌سازی با NumPy و SciPy
• 84. مدل‌های آژانسی برای حل مسائل ریاضی
• 85. ردیابی مراحل حل در زمان واقعی
• 86. تولید خودکار توضیحات ریاضی
• 87. ساده‌سازی پاسخ‌های ریاضی برای مخاطبان مختلف
• 88. fine-tuning برای سطوح مختلف: دبیرستان، دانشگاه، تحقیق
• 89. مدیرییت داده‌های حساس و حریم خصوصی
• 90. اخلاق و سوگیری در پاسخ‌های ریاضی
• 91. تست A/B برای مدل‌های ریاضی
• 92. پشتیبان‌گیری و نسخه‌بندی مدل‌های fine-tuned
• 93. استقرار مدل ریاضی: API و ONNX
• 94. بهینه‌سازی استنتاج: کوانتیزاسیون و استخراج
• 95. محدودیت‌های فعلی مدل‌ها در ریاضی
• 96. جهات آینده: مدل‌های رسمی‌شناسی
• 97. ترکیب مدل‌های زبانی با موتورهای محاسباتی
• 98. پروژهٔ عملی: fine-tuning مدل روی دیتاست ریاضی
• 99. عیب‌یابی رایج در fine-tuning ریاضی
• 100. ارزیابی نهایی و بهبود مداوم