کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن تمثیلی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن تمثیلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و Fine-tuning
• 2. درک مفهوم لحن تمثیلی در نوشتار
• 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی برای لحن تمثیلی
• 4. بررسی انواع داده‌های مناسب برای Fine-tuning لحن
• 5. روش‌های برچسب‌گذاری داده برای لحن تمثیلی
• 6. معرفی ابزارهای برچسب‌گذاری داده
• 7. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای Fine-tuning
• 8. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های Fine-tuning (مانند Hugging Face Transformers)
• 9. راه‌اندازی محیط توسعه برای Fine-tuning
• 10. نوشتن اسکریپت Fine-tuning با استفاده از Transformers
• 11. تنظیم پارامترهای Fine-tuning (نرخ یادگیری، batch size و غیره)
• 12. مانیتورینگ و ارزیابی فرآیند Fine-tuning
• 13. معیارهای ارزیابی لحن تمثیلی (کیفی و کمی)
• 14. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل Fine-tune شده
• 15. استفاده از Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 16. روش‌های Data Augmentation برای افزایش تنوع داده
• 17. Fine-tuning با استفاده از Transfer Learning
• 18. استفاده از GPU برای تسریع فرآیند Fine-tuning
• 19. بهینه‌سازی حافظه در فرآیند Fine-tuning
• 20. استفاده از تکنیک‌های Quantization
• 21. استقرار مدل Fine-tune شده
• 22. API-سازی مدل Fine-tune شده
• 23. تست و ارزیابی مدل Fine-tune شده در سناریوهای واقعی
• 24. بررسی موردی: Fine-tuning برای لحن تمثیلی در شعر
• 25. بررسی موردی: Fine-tuning برای لحن تمثیلی در داستان‌نویسی
• 26. بررسی موردی: Fine-tuning برای لحن تمثیلی در تبلیغات
• 27. بررسی موردی: Fine-tuning برای لحن تمثیلی در محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 28. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning (LoRA, PEFT)
• 29. درک مفهوم Adapter Modules
• 30. استفاده از Adapter Modules برای Fine-tuning کارآمد
• 31. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning
• 32. بهبود لحن تمثیلی با استفاده از Reinforcement Learning
• 33. تولید متن با لحن تمثیلی پس از Fine-tuning
• 34. کنترل خلاقیت و تنوع در متن تولید شده
• 35. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
• 36. رفع مشکلات رایج در Fine-tuning
• 37. استفاده از Cloud Services برای Fine-tuning (Google Colab, AWS SageMaker)
• 38. مدیریت نسخه‌های مدل Fine-tune شده
• 39. تطبیق مدل با سبک‌های مختلف تمثیل
• 40. استفاده از Embeddings برای درک بهتر لحن
• 41. تحلیل خطاها در خروجی مدل
• 42. استفاده از Feedback Loop برای بهبود مداوم مدل
• 43. تکنیک‌های مقابله با Bias در مدل
• 44. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning لحن