کتاب راهنمای کاربردی توسعه و هم‌راستاسازی مدل‌های زبانی با استفاده از تکنیک‌های Fine-Tuning با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه و هم‌راستاسازی مدل‌های زبانی با استفاده از تکنیک‌های Fine-Tuning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و نقش مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 3. نحوه انتخاب و ارزیابی مدل‌های پایه متن‌باز
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های متنی برای آموزش
• 5. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها جهت افزایش کیفیت خروجی
• 6. مبانی هم‌راستاسازی مدل با اهداف و ارزش‌های انسانی
• 7. روش‌های آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های تخصصی
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده در مدل‌های زبانی
• 9. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 10. آشنایی با روش‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامترها
• 11. مبانی و پیاده‌سازی روش لورا برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 12. استفاده از روش‌های کوانتیزاسیون برای اجرای بهینه مدل‌ها
• 13. مراحل طراحی و تدوین دستورالعمل‌های هم‌راستاسازی
• 14. روش‌های بهینه‌سازی مدل بر اساس بازخورد انسانی
• 15. آموزش مدل با استفاده از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
• 16. پیاده‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال
• 17. تکنیک‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار در تنظیم دقیق
• 18. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های زبانی پس از آموزش
• 19. روش‌های بنچ‌مارک‌گیری و سنجش سوگیری‌های مدل
• 20. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 21. استفاده از روش‌های یادگیری در لحظه برای تطبیق مدل
• 22. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی زمان استنتاج
• 23. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 24. اصول امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 25. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای اخلاقی و قانونی
• 26. روش‌های کاهش توهمات در مدل‌های زبانی
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی مبتنی بر دانش داخلی
• 28. استفاده از پایگاه داده‌های برداری برای بهبود دقت مدل
• 29. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای مدل‌های زبانی
• 30. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آموزش تا استقرار
• 31. پایش و نگهداری مدل پس از انتشار
• 32. روش‌های بازآموزی مدل با داده‌های جدید
• 33. مستندسازی فرآیند توسعه و تنظیم دقیق مدل
• 34. تجزیه و تحلیل خطاها و بهبود مستمر مدل‌های زبانی