کتاب آموزش تخصصی تنظیم دستورالعمل‌ برای مدل‌های زبانی با استفاده از ساختارهای گراف (GraphGPT) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دستورالعمل‌ برای مدل‌های زبانی با استفاده از ساختارهای گراف (GraphGPT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مهندسی داده‌های گراف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. جایگاه ساختارهای گراف در بازنمایی دانش
• 3. محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک روابط پیچیده
• 4. مفاهیم پایه در گراف‌های دانش و هستی‌شناسی
• 5. معماری مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر ترنسفورمر
• 6. چالش‌های استنتاج منطقی در مدل‌های متنی
• 7. تعریف و ضرورت تنظیم دستورالعمل برای مدل‌های زبانی
• 8. آشنایی با متدولوژی GraphGPT
• 9. الگوریتم‌های تبدیل متن به ساختارهای گراف
• 10. استخراج موجودیت‌ها و روابط از پیکره‌های متنی
• 11. آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته برای آموزش مدل
• 12. تکنیک‌های کدگذاری گراف برای ورودی مدل‌های زبانی
• 13. مکانیزم‌های تعبیه‌سازی گراف در فضای برداری
• 14. تلفیق دانش گراف با مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. استراتژی‌های تنظیم دقیق دستورالعمل محور
• 16. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از داده‌های گراف
• 17. ارزیابی دقت استنتاج در مدل‌های تقویت‌شده با گراف
• 18. تفاوت‌های گراف‌های دانش ایستا و پویا در یادگیری ماشین
• 19. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های گراف برای کاهش نویز
• 20. پیاده‌سازی لایه‌های انطباق گراف در مدل‌های زبانی
• 21. یکپارچه‌سازی روابط معنایی با استفاده از Graph Instruction Tuning
• 22. تکنیک‌های افزایش دقت در پاسخ‌دهی به پرسش‌های پیچیده
• 23. حل مسائل استنتاج چندمرحله‌ای با استفاده از گراف
• 24. مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف
• 25. بررسی توابع هزینه در آموزش مدل‌های گراف‌محور
• 26. تکنیک‌های کاهش ابعاد در بازنمایی گراف
• 27. کاربردهای مدل‌های زبانی گراف‌محور در تحلیل داده‌های علمی
• 28. استفاده از گراف برای کاهش توهمات مدل‌های زبانی
• 29. روش‌های ارزیابی کیفی خروجی مدل‌های تنظیم‌شده
• 30. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ گراف‌محور
• 31. پروتکل‌های ایمن‌سازی و اعتبارسنجی داده‌های ورودی گراف
• 32. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی گراف‌محور
• 33. پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های GraphGPT
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش گراف
• 35. استراتژی‌های به‌روزرسانی دانش گراف در مدل‌های زبانی
• 36. تحلیل خطاهای رایج در استخراج روابط گراف
• 37. روش‌های بهبود تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 38. کاربردهای تخصصی در تحلیل متون فنی و مهندسی
• 39. آینده‌نگری در توسعه مدل‌های زبانی دانش‌محور
• 40. پروژه نهایی طراحی یک سامانه پاسخگویی مبتنی بر گراف