کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

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
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 4. ساختار توکن‌سازی و واژگان
• 5. روش‌های پیش‌پردازش متن
• 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 7. مبانی تنظیم دقیق مدل‌ها
• 8. انتخاب مدل پایه مناسب
• 9. مجموعه داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 10. آماده‌سازی مجموعه داده‌ها
• 11. فرمت‌بندی داده‌ها برای آموزش
• 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 13. ارزیابی کیفیت متن تولیدی
• 14. معیارهای کمی و کیفی
• 15. تنظیم پارامترهای مدل
• 16. بهینه‌سازی نرخ یادگیری
• 17. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
• 18. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 19. پیشگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 20. استفاده از تکنیک‌های توقف زودهنگام
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 22. تنظیم برای خلاصه‌سازی متن
• 23. تنظیم برای ترجمه ماشینی
• 24. تنظیم برای پاسخ به پرسش
• 25. تنظیم برای تولید داستان
• 26. تنظیم دقیق برای دستیابی به سبک‌های خاص
• 27. شناسایی ویژگی‌های سبک زبانی
• 28. تنظیم برای سبک رسمی
• 29. تنظیم برای سبک غیررسمی
• 30. تنظیم برای سبک علمی
• 31. تنظیم برای سبک ادبی
• 32. تنظیم برای سبک خبری
• 33. تنظیم برای سبک نگارشی خاص
• 34. تنظیم دقیق برای افزایش عمق محتوا
• 35. مفهوم عمق در مدل‌های زبانی
• 36. روش‌های افزایش انسجام معنایی
• 37. بهبود پیوستگی منطقی متن
• 38. تنظیم برای تولید محتوای تفکربرانگیز
• 39. تنظیم برای تولید محتوای عمیق و تحلیلی
• 40. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 41. تنظیم پارامترهای سطح بالاتر (Hyperparameters)
• 42. تنظیم مدل با استفاده از LoRA
• 43. تنظیم مدل با استفاده از QLoRA
• 44. تنظیم مدل با استفاده از Adapters
• 45. استفاده از تکنیک‌های Few-shot Learning
• 46. تنظیم مدل با داده‌های کم
• 47. تنظیم مدل با مثال‌های محدود
• 48. کاربردهای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 49. کاربرد در تولید محتوای آموزشی
• 50. کاربرد در تولید محتوای تبلیغاتی
• 51. کاربرد در خلق آثار هنری متنی
• 52. کاربرد در دستیابی به هویت برند
• 53. کاربرد در ایجاد شخصیت‌های داستانی
• 54. کاربرد در تحلیل احساسات متنی
• 55. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. کاربرد در ساخت چت‌بات‌های تخصصی
• 57. کاربرد در تولید کد برنامه نویسی
• 58. کاربرد در نوشتن مقالات علمی
• 59. کاربرد در بازنویسی و ویرایش متن
• 60. کاربرد در تولید محتوای چندرسانه‌ای
• 61. مسائل اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 62. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 63. حذف سوگیری از داده‌ها
• 64. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 65. شفافیت در استفاده از مدل‌های زبانی
• 66. امنیت مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 67. حفاظت از مدل در برابر حملات
• 68. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
• 69. ارزیابی جامع مدل‌های تنظیم شده
• 70. عیب‌یابی در فرآیند تنظیم دقیق
• 71. شناسایی و رفع خطاهای رایج
• 72. بهبود عملکرد مدل پس از تنظیم
• 73. ملاحظات عملی در استقرار مدل
• 74. مقیاس‌پذیری مدل‌های تنظیم شده
• 75. مدیریت منابع محاسباتی
• 76. نظارت بر عملکرد مدل در زمان اجرا
• 77. به‌روزرسانی مدل‌های تنظیم شده
• 78. مطالعات موردی موفق در تنظیم دقیق
• 79. تجربه عملی در تنظیم مدل‌های فارسی
• 80. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های بومی
• 81. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 82. روندهای نوظهور در تنظیم دقیق
• 83. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای تنظیم
• 84. تنظیم برای درک عمیق‌تر زبان
• 85. تأثیر تنظیم دقیق بر خلاقیت مصنوعی
• 86. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 87. اصول اخلاقی در تولید محتوای آموزشی
• 88. اهمیت چارچوب شرعی در محتوای آموزشی
• 89. تنظیم برای تولید محتوای اسلامی
• 90. تنظیم برای تولید محتوای انقلابی
• 91. تنظیم برای تولید محتوای مبتنی بر خانواده
• 92. تنظیم برای تولید محتوای ترویجی فرهنگ ایرانی
• 93. تنظیم برای تولید محتوای دفاع مقدس
• 94. تنظیم برای تولید محتوای مرتبط با اقتصاد مقاومتی