دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مقاوم با افزایش داده‌های چندوجهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مقاوم با افزایش داده‌های چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. لزوم Fine-tuning برای کنترل لحن و سبک
• 3. مروری بر روش‌های سنتی کنترل لحن و محدودیت‌ها
• 4. آشنایی با داده‌های چندوجهی و نقش آن‌ها در Fine-tuning
• 5. انواع داده‌های چندوجهی (متن، تصویر، صدا، ویدئو)
• 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های چندوجهی برای Fine-tuning
• 7. برچسب‌زنی داده‌های چندوجهی برای لحن و سبک مورد نظر
• 8. معماری‌های مدل زبانی مناسب برای Fine-tuning چندوجهی
• 9. انتخاب مدل پایه (Pre-trained Model) مناسب
• 10. استراتژی‌های Fine-tuning: Full Fine-tuning vs. Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 11. روش‌های PEFT: LoRA، Adapter، Prefix Tuning
• 12. پیاده‌سازی LoRA برای Fine-tuning لحن
• 13. پیاده‌سازی Adapter برای Fine-tuning سبک
• 14. پیاده‌سازی Prefix Tuning برای ایجاد لحن‌های خاص
• 15. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned: معیارهای کمی و کیفی
• 16. معیارهای ارزیابی لحن و سبک: perplexity، BLEU، ROUGE، و ارزیابی انسانی
• 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای داده‌های چندوجهی
• 18. افزایش داده متنی: ترجمه معکوس، جایگزینی کلمات، حذف کلمات
• 19. افزایش داده تصویری: چرخش، برش، تغییر رنگ
• 20. افزایش داده صوتی: تغییر سرعت، افزودن نویز
• 21. ترکیب داده‌های چندوجهی برای Fine-tuning
• 22. استفاده از داده‌های تصویری به عنوان راهنما برای تولید متن با لحن خاص
• 23. استفاده از داده‌های صوتی برای Fine-tuning لحن گفتاری
• 24. Fine-tuning با استفاده از داده‌های ویدئویی برای لحن‌های بصری
• 25. چالش‌های Fine-tuning با داده‌های چندوجهی: هم‌ترازی داده‌ها، نویز داده‌ها
• 26. راه‌های مقابله با چالش‌های هم‌ترازی داده‌ها
• 27. تکنیک‌های کاهش نویز در داده‌های چندوجهی
• 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای لحن‌های چندگانه
• 29. Fine-tuning برای لحن‌های احساسی (شادی، غم، خشم)
• 30. Fine-tuning برای لحن‌های رسمی و غیررسمی
• 31. Fine-tuning برای لحن‌های طنز و جدی
• 32. Fine-tuning برای لحن‌های متقاعدکننده و بی‌طرف
• 33. بهینه‌سازی Hyperparameterها برای Fine-tuning لحن
• 34. استفاده از روش‌های جستجوی Hyperparameter (Grid Search، Random Search، Bayesian Optimization)
• 35. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) برای Fine-tuning
• 36. تنظیم Batch Size و تعداد Epochها
• 37. استفاده از Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 38. استقرار (Deployment) مدل‌های Fine-tuned
• 39. استفاده از APIها برای دسترسی به مدل‌های Fine-tuned
• 40. بهینه‌سازی مدل برای استقرار: Quantization، Pruning
• 41. نظارت و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
• 42. جمع‌آوری بازخورد کاربران برای بهبود مدل
• 43. Fine-tuning مداوم (Continuous Fine-tuning) با داده‌های جدید
• 44. مطالعه موردی: Fine-tuning لحن برای یک برند خاص
• 45. مطالعه موردی: Fine-tuning لحن برای یک شخصیت خیالی
• 46. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی: مدل‌های بزرگ‌تر، داده‌های متنوع‌تر