کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های متمایز و خاص با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های متمایز و خاص

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
• 2. چرا Fine-tuning برای سبک و لحن؟
• 3. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پیش‌آموزش‌شده
• 4. معماری ترانسفورمر و تاثیر آن بر Fine-tuning
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning سبک
• 6. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های متنی با سبک خاص
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای کیفیت بهتر
• 8. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• 9. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای Fine-tuning
• 10. معرفی Hugging Face Transformers
• 11. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای Fine-tuning
• 12. نوشتن اسکریپت Fine-tuning با استفاده از Transformers
• 13. تنظیم هایپرپارامترها: نرخ یادگیری، batch size و epoch
• 14. روش‌های مختلف Fine-tuning: Full Fine-tuning
• 15. روش‌های مختلف Fine-tuning: Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 16. روش‌های مختلف Fine-tuning: LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 17. روش‌های مختلف Fine-tuning: Prefix Tuning
• 18. ارزیابی مدل Fine-tuned: معیارهای ارزیابی متنی
• 19. ارزیابی مدل Fine-tuned: Perplexity
• 20. ارزیابی مدل Fine-tuned: BLEU score
• 21. ارزیابی مدل Fine-tuned: ROUGE score
• 22. ارزیابی مدل Fine-tuned: ارزیابی انسانی
• 23. Fine-tuning برای لحن رسمی
• 24. Fine-tuning برای لحن غیررسمی
• 25. Fine-tuning برای لحن طنزآمیز
• 26. Fine-tuning برای لحن متقاعدکننده
• 27. Fine-tuning برای سبک نویسندگی خاص (مثلا شکسپیر)
• 28. Fine-tuning برای سبک شعر
• 29. Fine-tuning برای سبک خبرنگاری
• 30. Fine-tuning برای سبک علمی
• 31. Fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 32. Fine-tuning برای تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 33. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات با سبک خاص
• 34. استفاده از Fine-tuning برای شخصی‌سازی ربات‌های گفتگو
• 35. بهینه‌سازی مدل Fine-tuned برای استقرار
• 36. استقرار مدل Fine-tuned بر روی سرور
• 37. استفاده از API برای دسترسی به مدل Fine-tuned
• 38. مانیتورینگ و نگهداری مدل Fine-tuned
• 39. عیب‌یابی مشکلات رایج در Fine-tuning
• 40. چالش‌های Fine-tuning و راه‌حل‌ها
• 41. Fine-tuning با منابع محدود: راهکارها
• 42. استفاده از داده‌های مصنوعی برای Fine-tuning
• 43. Fine-tuning چندزبانه
• 44. ترکیب Fine-tuning با سایر تکنیک‌ها (مانند Reinforcement Learning)
• 45. آینده‌ی Fine-tuning مدل‌های زبانی