دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های تطبیقی و مبتنی بر پاداش در محیط چندوجهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های تطبیقی و مبتنی بر پاداش در محیط چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ و ضرورت هدایت لحن و سبک خروجی
• 2. بررسی معماری مدل‌های زبانی متن‌محور و چندوجهی (Multimodal LLMs) و ورودی‌های ترکیبی
• 3. آماده‌سازی مجموعه داده‌های متنی و چندوجهی برای تنظیم دقیق سفارشی‌سازی لحن
• 4. پاکسازی، پیش‌پردازش و استانداردسازی نشانه‌های سبک، لحن و احساس در پیکره‌های داده
• 5. مفاهیم پایه یادگیری تطبیقی و تفاوت‌های میان Prompt Engineering، SFT و روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته
• 6. تنظیم دقیق نظارت‌شده (Supervised Fine-Tuning - SFT) برای انتقال الگوهای سبک نگارشی خاص
• 7. آشنایی با روش‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتری (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT) و تکنیک LoRA
• 8. بهینه‌سازی لایه‌های توجه (Attention Layers) برای کنترل دقیق‌تر خروجی‌های متنی و بصری
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) در تنظیم لحن و شخصیت مدل
• 10. طراحی مدل‌های پاداش (Reward Models) تخصصی برای ارزیابی کیفیت، لحن و ایمنی خروجی‌ها
• 11. پیاده‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی سیاست نزدیک (PPO) در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 12. استفاده از بهینه‌سازی ترجیحات مستقیم (DPO) به عنوان جایگزین کارآمد برای RLHF بدون مدل پاداش
• 13. تنظیم لحن تطبیقی بر اساس ویژگی‌های پویای مخاطب و شرایط متغیر محیطی
• 14. مدیریت ورودی‌های چندوجهی (تصویر، صدا و متن) و همگام‌سازی لحن خروجی با اطلاعات بصری
• 15. ارزیابی و سنجش کیفیت لحن تولیدشده با استفاده از معیارهای خودکار و انسانی
• 16. مدیریت چالش‌های فاجعه‌ی فراموشی (Catastrophic Forgetting) در فرآیند فاین‌تیونینگ
• 17. تنظیم دقیق مدل‌ها برای حفظ ثبات شخصیتی، شخصیت‌پردازی و استمرار لحن در گفتگوهای طولانی
• 18. بهینه‌سازی مصرف حافظه GPU، تکنیک‌های کمّی‌سازی (Quantization) و سرعت آموزش مدل‌های بزرگ
• 19. استقرار، مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده در محیط‌های عملیاتی و واقعی
• 20. پروژه جامع: پیاده‌سازی گام‌به‌گام فرآیند Fine-tuning، اعمال مدل پاداش و استقرار یک مدل زبانی چندوجهی با لحن سفارشی