کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Supervised Fine-tuning (SFT) 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 Supervised Fine-tuning (SFT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم Fine-tuning و Supervised Fine-tuning (SFT)
• 2. تفاوت Fine-tuning از پیش‌آموزش (Pre-training)
• 3. اصول اولیهٔ لحن مدل‌های زبانی
• 4. ساختار داده‌های آموزشی برای SFT
• 5. طراحی دیتاست‌های لحن‌دار با کیفیت
• 6. توابع هزینه در SFT و نقش لحن
• 7. انتخاب معماری پایه برای Fine-tuning لحن
• 8. پیکربندی آ寮وشنگری و پارامترهای یادگیری
• 9. استراتژی‌های انتخاب داده برای حفظ لحن
• 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی لحن‌دار
• 11. تقسیم‌بندی داده‌ها به آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 12. استفاده از LoRA و Adapterها در SFT لحن
• 13. تنظیم منابع محاساباتی و حافظه GPU
• 14. پیشنهادهای سخت‌افزاری برای Fine-tuning کارآمد
• 15. مراقبت از سوءنیابی لحن در طول آموزش
• 16. ارزیابی کیفیت لحن مدل خروجی
• 17. معیارهای عددی ارزیابی لحن (BLEU، ROUGE و METEOR)
• 18. ارزیابی انسانی لحن با مقیاس‌های Likert
• 19. پایش متراژهای آموزش و اعتبارسنجی
• 20. تشخیص بیش‌آموزی (Overfitting) در SFT
• 21. استراتژی‌های Early Stopping برای لحن
• 22. تنظیم افق هیپرپارامترها در SFT لحن
• 23. استفاده از Regularization در Fine-tuning لحن
• 24. Fine-tuning چندوظیفه‌ای با حفظ لحن
• 25. Fine-tuning برای لحن رسمی و غیررسمی
• 26. Fine-tuning برای سبک‌های ادبی خاص
• 27. Fine-tuning برای لحن شخصی یا برند
• 28. Fine-tuning برای چند زبان با حفظ لحن
• 29. بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ با کم‌حافظه‌سازی
• 30. استفاده از DeepSpeed و FSDP در SFT
• 31. Fine-tuning مدل‌های چندگانهٔ مدل (Mixture of Experts)
• 32. پیکربندی انتهایی مدل برای خروجی لحن‌دار
• 33. تنظیم پارامترهای خروجی (Logit Bias)
• 34. کنترل طول و تنوع خروجی مدل
• 35. استفاده از Promptهای سیستمی برای لحن
• 36. Fine-tuning با Promptهای چندنمونه‌ای
• 37. ارزیابی تعاملی لحن در مکالمات
• 38. پایش تغییرات لحن در مدل‌های آموزش‌دیده
• 39. Fine-tuning برای جلوگیری از رفتارهای نامطلوب
• 40. روش‌های ارزیابی تلهٔ اخلاقی در لحن
• 41. Fine-tuning مدل‌های منبع باز (Open-source)
• 42. Fine-tuning مدل‌های تجاری (API-based)
• 43. Fine-tuning برای مدل‌های زبانی چندرسانه‌ای
• 44. Fine-tuning مدل‌های زبانی کوتاه‌سازی شده
• 45. Fine-tuning برای مدل‌های زبانی دامنه محدود
• 46. Fine-tuning برای مدل‌های زبانی بزرگ چندگیگابایتی
• 47. Fine-tuning برای مدل‌های زبانی با توانایی استدلال
• 48. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای وظایف خلاصه‌نویسی
• 49. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای ترجمه با لحن
• 50. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید محتوای خلاقانه
• 51. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌های تخصصی
• 52. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای دستیارهای شخصی
• 53. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای ربات‌های فروش
• 54. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای پشتیبانی مشتری
• 55. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای آموزشی
• 56. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای پزشکی
• 57. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای حقوقی
• 58. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای مالی
• 59. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای خبری
• 60. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای تفریحی
• 61. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای علمی
• 62. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای فنی
• 63. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای ادبی
• 64. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای شاعرانه
• 65. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای داستانی
• 66. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای وبلاگی
• 67. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای شبکه‌های اجتماعی
• 68. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای تبلیغاتی
• 69. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای بازاریابی
• 70. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای فروشگاهی
• 71. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای آموزشی آنلاین
• 72. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای دوره‌های آموزشی
• 73. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای ارزیابی محصول
• 74. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای نقد و بررسی
• 75. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای پرسش و پاسخ
• 76. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای گفت‌وگویی
• 77. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای چندنفره
• 78. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای تعاملی
• 79. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای شخصی‌سازی شده
• 80. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای هدفمند
• 81. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای هوشمند
• 82. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای بهینه
• 83. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای کارآمد
• 84. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای باکیفیت
• 85. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای منسجم
• 86. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای واضح
• 87. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای روان
• 88. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای قانع‌کننده
• 89. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای جذاب
• 90. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای هیجانی
• 91. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای عاطفی
• 92. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای احساسی
• 93. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای روانی
• 94. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای شناختی
• 95. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای شخصیتی
• 96. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای رفتاری
• 97. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای اجتماعی
• 98. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای فرهنگی
• 99. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای تاریخی
• 100. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتواهای جغرافیایی