دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Falcon همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Falcon

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری Falcon و ویژگی‌های آن
• 2. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ در حوزهٔ هوش مصنوعی
• 3. مفهوم fine-tuning و کاربردهای آن در سفارشی‌سازی مدل
• 4. تفاوت fine-tuning از پیش‌آموزش (pre-training)
• 5. مرور معماری Falcon 7B و 40B
• 6. ساختار توکن‌سازی و لایه‌های انتباطی در Falcon
• 7. آشنایی با کتابخانه‌های Transformers و HuggingFace
• 8. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی برای fine-tuning
• 9. درک مفهوم لحن (Tone) در متن و خروجی مدل
• 10. شناسایی ویژگی‌های لحن مثبت، منفی و خنثی
• 11. استخاب داده‌های آموزشی مرتبط با لحن مورد نظر
• 12. ساخت دیتاست‌های برچسب‌دار برای سفارشی‌سازی لحن
• 13. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 14. استفاده از داده‌های ارزیابی برای ارزیابی لحن
• 15. تنظیمات اولیهٔ پارامترهای آموزش مدل Falcon
• 16. استفاده از روش‌های LoRA و QLoRA برای بهینه‌سازی حافظه
• 17. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب برای fine-tuning لحن
• 18. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) و اندازهٔ بچ
• 19. استفاده از تکنیک‌های Early Stopping و Checkpointing
• 20. ارزیابی کیفیت مدل پس از fine-tuning
• 21. اندازه‌گیری دقت لحن با معیارهای BLEU و ROUGE
• 22. ارزیابی انسجام لحن در خروجی‌های مدل
• 23. شناسایی انحرافات لحن و روش‌های اصلاح آن
• 24. استفاده از RLHF برای تقویت لحن مدل
• 25. بهینه‌سازی مدل برای سبک خاص (مثلاً رسمی یا غیررسمی)
• 26. تنظیم مدل برای لحن مناسب فرهنگی و زبانی
• 27. کاربرد fine-tuning در حوزه‌های گفتگویی و چت‌بات
• 28. ایجاد شخصیت مدل با توجه به لحن مورد نظر
• 29. استفاده از Prompt Engineering برای تقویت لحن
• 30. ارزیابی سازگاری لحن مدل با مخاطب هدف
• 31. بهینه‌سازی مدل برای متون کوتاه و بلند
• 32. استفاده از Data Augmentation برای تنوع لحن
• 33. کاربرد Fine-tuning در حوزهٔ خلاقیت متنی
• 34. سفارشی‌سازی لحن برای محتواهای تجاری و تبلیغاتی
• 35. بهینه‌سازی مدل برای لحن علمی و آموزشی
• 36. استفاده از Multi-task Learning برای چند لحن همزمان
• 37. انتخاب معماری Falcon برای کاربردهای لحن‌دار
• 38. بهینه‌سازی مدل برای زبان فارسی و دیگر زبان‌ها
• 39. ارزیابی عملکرد مدل در برابر دیتاست‌های استاندارد لحن
• 40. بهینه‌سازی مداوم مدل بعد از استقرار
• 41. استفاده از A/B Testing برای مقایسه لحن مدل‌ها
• 42. حفظ انعطاف‌پذیری مدل در برابر بیش‌آموزش (Overfitting)
• 43. بررسی تعارضات بین لحن و دقت محتوا
• 44. بهینه‌سازی مدل برای لحن احساسی و شخصی
• 45. استفاده از Ensemble روش‌ها برای بهبود لحن
• 46. ارزیابی قابلیت انتقال لحن به زبان‌های دیگر
• 47. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب جامعهٔ هدف
• 48. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های پیشنهادگر متن
• 49. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب رسانه‌ای و خبری
• 50. استفاده از Feedback Loop برای بهبود مستمر لحن
• 51. ارزیابی هزینه و سرعت استنتاج مدل fine-tuned
• 52. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب علمی و پژوهشی
• 53. استفاده از Adapters برای سفارشی‌سازی لحن بدون تغییر وزن‌ها
• 54. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب ادبی و شاعرانه
• 55. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای خلاقانه
• 56. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب فروشگاهی و تجاری
• 57. بررسی اخلاق و حساسیت لحن در خروجی مدل
• 58. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب پزشکی و سلامتی
• 59. استفاده از Transfer Learning برای لحن‌های مشابه
• 60. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب قانونی و حقوقی
• 61. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای آموزشی
• 62. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب فناوری و نوآوری
• 63. ارزیابی تعامل لحن با سایر ویژگی‌های مدل
• 64. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب ورزشی و سرگرمی
• 65. استفاده از Continual Learning برای بروزرسانی لحن
• 66. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب مذهی و فرهنگی
• 67. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای هوشمند
• 68. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب شخصی و عمومی