کتاب fine-tuning مدلهای زبانی: دستیابی به سبکهای منحصر به فرد و تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی 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 تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
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 کاربردهای آنها
- 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکههای عصبی
- 3. ساختار مدلهای ترنسفورمر
- 4. لایههای توجه و مکانیسمهای آن
- 5. پیشپردازش متن برای مدلهای زبانی
- 6. توکنیزاسیون و روشهای آن
- 7. مدلسازی زبان و وظایف آن
- 8. آموزش مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 9. مجموعهدادههای بزرگ و اهمیت آنها
- 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 11. مبانی تنظیم دقیق مدلها
- 12. انواع رویکردهای تنظیم دقیق
- 13. تنظیم دقیق با استفاده از دادههای کم (Few-shot learning)
- 14. تنظیم دقیق با استفاده از دادههای صفر (Zero-shot learning)
- 15. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
- 16. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
- 17. تنظیم دقیق برای تولید متن خبری
- 18. تنظیم دقیق برای تولید متن علمی
- 19. تنظیم دقیق برای خلاصهسازی متن
- 20. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
- 21. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات
- 22. تنظیم دقیق برای طبقهبندی متن
- 23. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 24. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
- 25. تنظیم دقیق برای درک مطلب
- 26. تنظیم دقیق برای تولید کد
- 27. تنظیم دقیق برای درک زبان طبیعی (NLU)
- 28. تنظیم دقیق برای تولید زبان طبیعی (NLG)
- 29. ارزیابی مدلهای زبانی تنظیم شده
- 30. معیارهای ارزیابی وظایف زبانی
- 31. معیارهای ارزیابی تولید متن
- 32. معیارهای ارزیابی درک مطلب
- 33. معیارهای ارزیابی ترجمه
- 34. معیارهای ارزیابی خلاصهسازی
- 35. معیارهای ارزیابی پاسخگویی به سوالات
- 36. معیارهای ارزیابی طبقهبندی
- 37. معیارهای ارزیابی تشخیص موجودیت نامگذاری شده
- 38. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
- 39. معیارهای ارزیابی تولید کد
- 40. معیارهای ارزیابی درک زبان طبیعی
- 41. معیارهای ارزیابی تولید زبان طبیعی
- 42. مدیریت و آمادهسازی دادههای تنظیم دقیق
- 43. اهمیت کیفیت داده در تنظیم دقیق
- 44. روشهای جمعآوری دادههای تنظیم دقیق
- 45. پاکسازی و پیشپردازش دادههای تنظیم دقیق
- 46. برچسبگذاری دادهها برای تنظیم دقیق
- 47. تکنیکهای افزایش داده (Data Augmentation)
- 48. تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه
- 49. چالشهای تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه
- 50. کاربرد مدلهای زبانی در حوزههای مختلف
- 51. مدلهای زبانی در آموزش و پرورش
- 52. مدلهای زبانی در پژوهش و علم
- 53. مدلهای زبانی در صنعت و کسبوکار
- 54. مدلهای زبانی در حوزه سلامت
- 55. مدلهای زبانی در حوزه حقوق
- 56. مدلهای زبانی در حوزه فرهنگ و هنر
- 57. مدلهای زبانی در حوزه رسانه
- 58. مدلهای زبانی در حوزه خدمات مشتری
- 59. مدلهای زبانی در حوزه برنامهنویسی
- 60. مدلهای زبانی و تولید محتوای چندوجهی
- 61. محتوای چندوجهی چیست؟
- 62. ترکیب متن با تصاویر
- 63. ترکیب متن با صدا
- 64. ترکیب متن با ویدئو
- 65. تنظیم دقیق مدلها برای درک محتوای چندوجهی
- 66. مدلهای مولتیمودال (Multimodal Models)
- 67. معماریهای مولتیمودال
- 68. آموزش مدلهای مولتیمودال
- 69. تنظیم دقیق مدلهای مولتیمودال
- 70. کاربرد مدلهای مولتیمودال در تولید محتوا
- 71. تولید تصاویر با توضیحات متنی
- 72. تولید توضیحات متنی برای تصاویر
- 73. تولید زیرنویس برای ویدئوها
- 74. تولید موسیقی با توصیفات متنی
- 75. تولید روایت صوتی برای محتوای بصری
- 76. مدلهای زبانی و سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
- 77. طراحی سوالات دقیق از محتوای متنی
- 78. طراحی سوالات دقیق از محتوای تصویری
- 79. طراحی سوالات دقیق از محتوای صوتی
- 80. طراحی سوالات دقیق از محتوای ویدئویی
- 81. ترکیب سوالات چندوجهی
- 82. روشهای تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
- 83. ارزیابی کیفیت سوالات تولید شده
- 84. چالشهای تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
- 85. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 86. سوگیری در مدلهای زبانی
- 87. کاهش سوگیری در مدلهای زبانی
- 88. شفافیت و قابلیت تفسیر مدلها
- 89. امنیت و حریم خصوصی در مدلهای زبانی
- 90. مسئولیتپذیری در استفاده از مدلهای زبانی
- 91. آینده تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 92. پیشرفتهای آتی در معماری مدلها
- 93. نقش هوش مصنوعی عمومی (AGI)
- 94. تاثیر مدلهای زبانی بر جامعه
- 95. توسعه مدلهای زبانی با تمرکز بر نیازهای داخلی
- 96. تنظیم دقیق برای زبان فارسی و گویشهای آن
- 97. مدلهای زبانی و تولید محتوای بومی
- 98. کاربرد مدلهای زبانی در نظام آموزشی کشور
- 99. مدلهای زبانی در توسعه اقتصاد دانشبنیان
- 100. نظارت و ارزیابی مدلهای زبانی در ایران
تگها:
AI
پردازش زبان طبیعی
پرسش و پاسخ
تولید محتوا
سبک دهی متن
فاین تیونینگ
مدل های زبانی
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی مولد
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.