دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و سبک‌تر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و سبک‌تر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. چرا fine-tuning برای سبک‌دهی مدل‌های زبانی
• 2. انواع fine-tuning: full، partial و adapter-based
• 3. تفاوت pre-training و fine-tuning و instruction-tuning
• 4. مفهوم سبک و لحن در تولید متن
• 5. دسته‌بندی سبک‌های نوشتاری: رسمی، غیررسمی، فنی و ادبی
• 6. شناسایی لحن متن: تحلیل و طبقه‌بندی
• 7. جمع‌آوری داده‌های سبک‌محور برای fine-tuning
• 8. استانداردسازی و پاک‌سازی دیتاست سبکی
• 9. نمونه‌برداری و متعادل‌سازی دیتاست‌های سبکی
• 10. فرمت‌بندی داده برای fine-tuning: JSON، CSV و chat format
• 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning سبکی
• 12. آشنایی با LoRA: هدف و ساختار
• 13. آشنایی با QLoRA و مزایای بهینه‌سازی حافظه
• 14. استفاده از Adapters و Prefix Tuning
• 15. Prompt Tuning در مقابل Soft Prompt Tuning
• 16. تنظیمات hyperparameter در fine-tuning سبکی
• 17. نقش learning rate، batch size و epochs در حفظ سبک
• 18. پیش‌آموزش سبک‌محور قبل از fine-tuning
• 19. تقنین داده برای تنوع سبکی
• 20. تقطیر دانش برای تولید مدل‌های سبک‌تر
• 21. Pruning و کاهش اندازه مدل با حفظ سبک
• 22. Quantization و بهینه‌سازی برای اجرای سبک
• 23. معیارسنجی خروجی از نظر سبک
• 24. محدودیت‌های BLEU، ROUGE و BERTScore در سنجش سبک
• 25. ارزیابی تمایزگذار محور: Classifier-based Style Evaluation
• 26. ارزیابی انسانی سبک: طراحی روایه و همانندسازی
• 27. مقایسه سبک‌ها قبل و بعد fine-tuning
• 28. کنترل میزان سبک‌بودن خروجی
• 29. fine-tuning چندسبکه: Multi-Style Fine-Tuning
• 30. انتقال سبک با fine-tuning
• 31. حفظ توانایی عمومی هنگام تمرکز بر سبک
• 32. مدیریت overfitting در fine-tuning سبکی
• 33. رگولاریزاسیون برای حفظ تنوع سبکی
• 34. آشنایی با مدل‌های پایه سبک‌تر: Mistral، Phi و Gemma
• 35. fine-tuning مدل‌های ۱B تا ۷B برای سبک خاص
• 36. ساخت مدل کوچک تخصصی سبک‌محور
• 37. ابزارهای fine-tuning: Hugging Face، Axolotl و LLaMA-Factory
• 38. تنظیم زیرساخت GPU و تخمین هزینه fine-tuning
• 39. خط لوله عملی fine-tuning سبکی از A تا Z
• 40. پیاده‌سازی fine-tuning با Hugging Face Transformers
• 41. پیاده‌سازی LoRA با کتابخانه PEFT
• 42. Fine-tuning مدل‌های مکالمه‌ای با لحن خاص
• 43. Fine-tuning برای سبک روایی و داستانی
• 44. Fine-tuning برای سبک تبلیغاتی و بازاریابی
• 45. Fine-tuning برای سبک فنی و تخصصی: پزشکی و حقوقی
• 46. Fine-tuning برای لحن صمیمی و دوستانه
• 47. Fine-tuning برای سبک طنز و شوخی
• 48. Fine-tuning برای سبک رسمی و حرفه‌ای
• 49. ترکیب چندلحنی در یک مدل
• 50. استخراج و تعویض سبک بدون retraining کامل
• 51. Controllable Generation با درایورهای سبکی
• 52. بهینه‌سازی سبک با RLHF
• 53. DPO و SFT در تنظیم لحن خروجی
• 54. مدیریت سوگیری سبکی در مدل‌ها
• 55. ملاحظات اخلاقی در سبک‌بندی مصنوعی
• 56. تشخیص و جلوگیری از سوءاستفاده از سبک‌های تقلبی
• 57. آماده‌سازی مدل fine-tuning شده برای تولید
• 58. بهینه‌سازی سرعت و حافظه در اجرای مدل سبک‌شده
• 59. سرورسازی API برای مدل fine-tuning شده سبکی
• 60. پایش و به‌روزرسانی مدل‌های سبکی در محیط تولید