کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Sentiment Transfer با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و سفارشی‌سازی آن‌ها
• 2. اصول اولیهٔ سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 3. مفهوم انتقال لحن در مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های انتقال لحن: مروری
• 5. معماری‌های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا
• 6. معماری‌های مبتنی بر رمزگذار تنها
• 7. معماری‌های مبتنی بر رمزگشا تنها
• 8. مفاهیم کلیدی در انتقال لحن: سبک و محتوا
• 9. تفکیک سبک از محتوا در متن
• 10. روش‌های استخراج ویژگی‌های سبکی
• 11. روش‌های استخراج ویژگی‌های محتوایی
• 12. داده‌های آموزشی برای سفارشی‌سازی لحن
• 13. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های لحن‌دار
• 14. برچسب‌گذاری داده‌ها برای لحن‌های مختلف
• 15. حجم و کیفیت داده‌های آموزشی
• 16. معیارهای ارزیابی مدل‌های انتقال لحن
• 17. دقت، بازیابی و امتیاز F1 در انتقال لحن
• 18. معیارهای سبکی و محتوایی
• 19. ارزیابی انسانی کیفیت متن تولید شده
• 20. تکنیک‌های fine-tuning برای انتقال لحن
• 21. fine-tuning پارامترهای مدل
• 22. fine-tuning لایه‌های خاص مدل
• 23. fine-tuning با استفاده از روش‌های کم‌هزینه (LoRA)
• 24. fine-tuning با استفاده از روش‌های پارامتر-افزا (PEFT)
• 25. تنظیم ابرپارامترها در فرآیند fine-tuning
• 26. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
• 27. تنظیم اندازهٔ دسته (batch size)
• 28. تعداد دوره‌های آموزشی (epochs)
• 29. تنظیمات منظم‌سازی (regularization)
• 30. مدیریت داده‌های نامتوازن در لحن
• 31. تکنیک‌های افزایش داده (data augmentation)
• 32. استفاده از وزن‌دهی نمونه‌ها
• 33. تکنیک‌های نمونه‌برداری
• 34. سفارشی‌سازی برای لحن‌های مثبت و منفی
• 35. تنظیم مدل برای تولید متن با لحن مثبت
• 36. تنظیم مدل برای تولید متن با لحن منفی
• 37. مدل‌های دوگانه برای لحن‌های متضاد
• 38. سفارشی‌سازی برای لحن‌های خنثی
• 39. تولید متن با لحن خنثی و بی‌طرف
• 40. کاربردها در تولید محتوای رسانه‌ای
• 41. تبدیل نقد و بررسی‌ها به لحن‌های دلخواه
• 42. تولید محتوای تبلیغاتی با لحن جذاب
• 43. سفارشی‌سازی برای لحن‌های رسمی و غیررسمی
• 44. تولید متن اداری با لحن رسمی
• 45. تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی با لحن غیررسمی
• 46. سفارشی‌سازی برای لحن‌های تخصصی
• 47. تولید محتوای علمی با لحن دقیق
• 48. تولید محتوای حقوقی با لحن مستند
• 49. سفارشی‌سازی برای لحن‌های داستانی و روایی
• 50. تولید متن با لحن هیجان‌انگیز
• 51. تولید متن با لحن آرامش‌بخش
• 52. مدیریت ابهام در لحن
• 53. تشخیص و مدیریت لحن‌های مبهم
• 54. تکنیک‌های بهبود تفکیک لحن
• 55. کاربردها در خدمات مشتریان
• 56. پاسخ‌دهی خودکار با لحن مناسب
• 57. شخصی‌سازی تعاملات با مشتریان
• 58. سفارشی‌سازی برای لحن‌های ترویجی و اطلاع‌رسانی
• 59. تولید پیام‌های اطلاع‌رسانی با لحن شفاف
• 60. تولید محتوای ترویجی با لحن قانع‌کننده
• 61. حفظ انسجام لحن در متن‌های طولانی
• 62. تکنیک‌های حفظ لحن در جملات متوالی
• 63. ارزیابی انسجام لحن در پاراگراف‌ها
• 64. چالش‌های اخلاقی در سفارشی‌سازی لحن
• 65. سوءاستفاده از لحن برای فریب
• 66. تولید محتوای گمراه‌کننده
• 67. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 68. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 69. استفاده از داده‌های کاربران برای سفارشی‌سازی
• 70. حفاظت از اطلاعات حساس در داده‌های آموزشی
• 71. ارتباط با چارچوب بانکداری بدون ربا
• 72. تولید محتوای اطلاع‌رسانی در حوزهٔ مالی
• 73. سفارشی‌سازی لحن برای مفاهیم اقتصادی اسلامی
• 74. تولید محتوای آموزشی در چارچوب فقه اسلامی
• 75. تطبیق لحن با مفاهیم عرفانی و اخلاقی
• 76. کاربردها در حوزهٔ آموزش رسمی
• 77. تولید محتوای آموزشی متناسب با سن دانش‌آموزان
• 78. سفارشی‌سازی لحن برای درس‌های مختلف
• 79. تولید محتوای درسی با لحن جذاب و قابل فهم
• 80. تکنیک‌های پیشرفتهٔ انتقال لحن
• 81. انتقال لحن چندوجهی
• 82. انتقال لحن با در نظر گرفتن عوامل خارجی
• 83. روش‌های نوظهور در fine-tuning
• 84. یادگیری تقویتی برای fine-tuning لحن
• 85. یادگیری انتقالی در انتقال لحن
• 86. بررسی موردی: سفارشی‌سازی برای لحن‌های مرتبط با خانوادهٔ ایرانی-اسلامی
• 87. تولید محتوای آموزشی در حوزهٔ روابط خانوادگی
• 88. سفارشی‌سازی لحن برای مشاوره‌های خانواده
• 89. ارزیابی نهایی مدل‌های سفارشی‌شده
• 90. جمع‌بندی و آیندهٔ سفارشی‌سازی لحن
• 91. پیش‌بینی روندهای آینده در انتقال لحن