کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای تنظیم دقیق (Fine-tuning) در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی عمیق با معماری T5 و رویکرد منحصر‌به‌فرد Text-to-Text Transfer Transformer
• 3. بررسی مفهوم لحن، سبک و شخصیت در خروجی مدل‌های زبانی
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش دیتاست‌های متنی برای انتقال لحن و استایل خاص
• 5. طراحی ساختار ورودی و خروجی (Prompt Engineering) در قالب چارچوب متنی T5
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های Hugging Face Transformers و Datasets برای پیاده‌سازی عملی
• 7. تنظیم توکنایزر (Tokenizer) و مدیریت طول دنباله‌ها در مدل T5
• 8. بررسی مفهوم Loss Function و تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز در فرایند فاین‌تیونینگ
• 9. پیکربندی پارامترهای آموزشی شامل Learning Rate، Batch Size و Epochs
• 10. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تطبیقی و تنظیم نرخ یادگیری در آموزش مدل
• 11. پیاده‌سازی کد پایتون برای بارگذاری مدل پیش‌آموزش‌دیده T5 (Pre-trained T5)
• 12. طراحی و آماده‌سازی دیتاست اختصاصی برای کنترل لحن (مثلاً لحن رسمی، عامیانه یا طنز)
• 13. پیاده‌سازی حلقه آموزشی (Training Loop) سفارشی برای فین‌تیونینگ T5
• 14. مدیریت حافظه GPU و بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری با تکنیک‌های Mixed Precision
• 15. ارزیابی کیفی و کمی مدل آموزش‌دیده در حفظ لحن و سبک مورد نظر
• 16. استفاده از متریک‌های ارزیابی متن نظیر BLEU و ROUGE در سنجش دقت خروجی‌ها
• 17. بررسی و رفع مشکل بیش‌برازش (Overfitting) در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 18. ذخیره‌سازی، بارگذاری و مدیریت وزن‌های مدل سفارشی‌سازی‌شده T5
• 19. استقرار (Deployment) مدل فین‌شده در محیط‌های عملیاتی و سرویس‌دهی API
• 20. پروژه جامع: پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی کامل یک مدل T5 برای تغییر و تنظیم لحن تخصصی متن‌ها