فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ با رویکردهای نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ با رویکردهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. معماری شبکه‌های عصبی
• 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 6. ساختار ترنسفورمر در LLMs
• 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 8. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمر
• 9. تکامل مدل‌های زبان
• 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 11. مفاهیم کلیدی در LLMs
• 12. کاربردهای LLMs
• 13. چالش‌های LLMs
• 14. نیاز به تنظیم دقیق (Fine-Tuning)
• 15. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق مدل‌ها
• 16. روش‌های سنتی تنظیم دقیق
• 17. محدودیت‌های تنظیم دقیق کامل
• 18. معرفی پارامتر-افزا (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 19. مزایای PEFT
• 20. انواع روش‌های PEFT
• 21. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 22. مبانی LoRA
• 23. چگونگی کارکرد LoRA
• 24. مزایای LoRA نسبت به تنظیم دقیق کامل
• 25. کاربرد LoRA در LLMs
• 26. پیکربندی LoRA
• 27. تنظیم هایپرپارامترهای LoRA
• 28. پیاده‌سازی LoRA با کتابخانه‌های رایج
• 29. مثال‌های عملی از LoRA
• 30. تنظیم دقیق مدل‌های خاص با LoRA
• 31. کاربرد LoRA در وظایف تولید متن
• 32. کاربرد LoRA در طبقه‌بندی متن
• 33. کاربرد LoRA در پاسخ به پرسش
• 34. کاربرد LoRA در خلاصه سازی متن
• 35. کاربرد LoRA در ترجمه ماشینی
• 36. تنظیم دقیق LLMs برای زبان فارسی
• 37. چالش‌های تنظیم دقیق برای زبان‌های غیرانگلیسی
• 38. استفاده از داده‌های بومی برای تنظیم دقیق
• 39. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق LLMs
• 40. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 41. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 42. پیدایش و تکامل چارچوب‌های اخلاقی هوش مصنوعی
• 43. اصول طراحی اخلاقی LLMs
• 44. پایش و ارزیابی مدل‌های تنظیم‌شده
• 45. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده
• 46. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 47. اهمیت داده‌های باکیفیت برای تنظیم دقیق
• 48. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 49. پاکسازی داده‌ها
• 50. نشانه‌گذاری داده‌ها (Data Labeling)
• 51. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 52. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 53. تنظیم‌گرها (Optimizers) در یادگیری عمیق
• 54. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 55. کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 56. تنظیمات بچ (Batch Size)
• 57. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 58. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)
• 59. مدیریت مدل‌ها و نسخه‌بندی
• 60. ذخیره و بارگذاری مدل‌های تنظیم‌شده
• 61. مانیتورینگ فرآیند آموزش
• 62. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی
• 63. نکات پیشرفته در PEFT
• 64. روش‌های مبتنی بر پیشوند (Prefix Tuning)
• 65. روش‌های مبتنی بر آداپتور (Adapter Tuning)
• 66. روش‌های مبتنی بر تعمیم (Prompt Tuning)
• 67. مقایسه روش‌های مختلف PEFT
• 68. انتخاب بهترین روش PEFT برای یک وظیفه
• 69. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای تنظیم دقیق
• 70. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU/TPU)
• 71. توزیع آموزش بر روی چندین دستگاه
• 72. فشرده‌سازی مدل‌ها پس از تنظیم دقیق
• 73. کوچک‌سازی مدل (Model Pruning)
• 74. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
• 75. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها (Model Ensembling)
• 76. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
• 77. کاربرد در حوزه سلامت
• 78. کاربرد در حوزه آموزش
• 79. کاربرد در حوزه مالی
• 80. کاربرد در حوزه حقوق
• 81. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
• 82. آینده تنظیم دقیق LLMs
• 83. روندهای نوظهور در PEFT
• 84. توسعه روش‌های PEFT جدید
• 85. نقش جامعه متن‌باز در پیشرفت LLMs
• 86. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs در مقیاس بزرگ
• 87. راهکارهای مقیاس‌پذیری
• 88. استانداردسازی در حوزه LLMs
• 89. پژوهش‌های آتی در تنظیم دقیق LLMs
• 90. کاربرد LLMs در پژوهش‌های علمی
• 91. تأثیر LLMs بر جامعه و اقتصاد
• 92. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 93. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 94. مسیر شغلی متخصص LLMs
• 95. مهارت‌های لازم برای کار با LLMs
• 96. توسعه ابزارها و پلتفرم‌های LLMs
• 97. نکات تکمیلی برای تنظیم دقیق موفق
• 98. آزمایش و تکرار در تنظیم دقیق
• 99. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق
• 100. نکات امنیتی در استقرار مدل‌ها