کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های تعاملی و چندوجهی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های تعاملی و چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه fine-tuning و تفاوت آن با آموزش از صفر و Few-shot Learning
• 2. مرور معماری مدل‌های زبانی بزرگ و اجزای قابل تنظیم در fine-tuning
• 3. شناخت مؤلفه‌های لحن (Tone) و سبک (Style) در تولید متن
• 4. روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی متناسب با لحن و سبک
• 5. مدیریت برچسب‌گذاری داده‌ها برای لحن‌های خاص (رسمی، دوستانه، طنز، محترمانه و ...)
• 6. استفاده از داده‌های مصنوعی و افزایش داده (Data Augmentation) برای تنوع لحن
• 7. معرفی کتابخانه‌های fine-tuning (Hugging Face Transformers، PEFT، LoRA)
• 8. تنظیم Hyperparameters کلیدی در fine-tuning (نرخ یادگیری، اندازه بسته، دوره‌ها)
• 9. پیاده‌سازی LoRA و QLoRA برای fine-tuning با حافظه بهینه
• 10. مدیریت وزن‌ها و جلوگیری از Overfitting در fine-tuning لحن
• 11. ارزیابی کیفی خروجی‌ها از نظر تطابق با لحن هدف
• 12. معیارهای کمی برای سنجش سبک و لحن (BLEU، ROUGE، و معیارهای سبکی)
• 13. مدیریت داده‌های نامتوازن برای لحن‌های نادر
• 14. تکنیک‌های fine-tuning تدریجی (Progressive Fine-tuning) برای چندین لحن
• 15. مدیریت تعامل و دیالوگ برای ایجاد لحن‌های مکالمه‌ای طبیعی
• 16. یکپارچه‌سازی fine-tuning با مدل‌های چندوجهی (متن، صدا، تصویر)
• 17. تنظیم مدل برای لحن‌های وابسته به زمینه و مخاطب
• 18. مدیریت خروجی‌های نامطلوب و ایجاد فیلترهای امنیتی برای لحن‌های حساس
• 19. مدیریت نسخه‌های مدل و به‌روزرسانی لحن‌ها پس از استقرار
• 20. ارزیابی تعامل کاربر با لحن‌های مختلف و بهبود مبتنی بر بازخورد
• 21. بهینه‌سازی سرعت استنتاج برای مدل‌های fine-tuned در محیط تولید
• 22. مدیریت هزینه و زمان در فرایند fine-tuning برای پروژه‌های بزرگ
• 23. مطالعه موردی: fine-tuning مدل برای لحن مشاوره‌ای و حمایتی در چت‌بات سلامت
• 24. مطالعه موردی: fine-tuning مدل برای لحن طنزآمیز و غیررسمی در یک اپلیکیشن سرگرمی
• 25. پروژه نهایی: fine-tuning یک مدل زبانی برای دو لحن متفاوت و مقایسه عملکرد