کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان اکتشاف و بهره‌برداری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان اکتشاف و بهره‌برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. هدف از Fine-tuning: فراتر از یادگیری صفر-شات
• 3. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning: جمع‌آوری و پاکسازی
• 5. فرمت‌بندی داده‌ها برای Fine-tuning
• 6. مجموعه داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 7. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 8. یادگیری نرخ (Learning Rate) و تنظیم آن
• 9. اهمیت Batch Size در Fine-tuning
• 10. روش‌های تنظیم Hyperparameterها
• 11. تنظیم وزن‌دهی (Weight Decay) و Regularization
• 12. مفهوم Overfitting و Underfitting در Fine-tuning
• 13. روش‌های جلوگیری از Overfitting: Dropout و Early Stopping
• 14. Fine-tuning با استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
• 15. بارگیری و آماده‌سازی مدل در Transformers
• 16. آموزش مدل با استفاده از Trainer API
• 17. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tune شده
• 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity، BLEU، ROUGE
• 19. Fine-tuning برای کنترل لحن متن
• 20. Fine-tuning برای تغییر سبک نوشتاری
• 21. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
• 22. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
• 23. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 24. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 25. Fine-tuning برای تولید کد
• 26. استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation) در Fine-tuning
• 27. مزایای LoRA نسبت به Fine-tuning کامل
• 28. معماری‌های مختلف LoRA و انتخاب مناسب
• 29. Fine-tuning با استفاده از QLoRA (Quantized LoRA)
• 30. مدیریت حافظه در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 31. استفاده از تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
• 32. Fine-tuning توزیع‌شده (Distributed Fine-tuning)
• 33. استفاده از چندین GPU برای سرعت بخشیدن به فرآیند Fine-tuning
• 34. Fine-tuning بر روی پلتفرم‌های ابری (Cloud Platforms)
• 35. استقرار (Deployment) مدل Fine-tune شده
• 36. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 37. بهبود مستمر مدل Fine-tune شده با استفاده از بازخورد کاربران
• 38. تکنیک‌های Active Learning برای انتخاب داده‌های آموزشی
• 39. کاوش و بهره‌برداری در Fine-tuning: یک دیدگاه Bayesian
• 40. انتخاب استراتژی مناسب اکتشاف و بهره‌برداری
• 41. تنظیم پارامترهای اکتشاف و بهره‌برداری
• 42. تاثیر داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data) بر Fine-tuning
• 43. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
• 44. Fine-tuning با استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 45. تولید داده‌های مصنوعی برای افزایش تنوع مجموعه داده
• 46. امنیت و ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning
• 47. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا تبعیض‌آمیز
• 48. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند Fine-tuning
• 49. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ