فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Idiom Generation

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Idiom Generation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری مدل‌های زبانی
• 2. ساختار لایه‌های ترنسفورمر
• 3. مفهوم توجه (Attention Mechanism)
• 4. کدگذاری ورودی (Input Encoding)
• 5. مدل‌سازی زبان با معماری ترنسفورمر
• 6. تولید متن (Text Generation)
• 7. معماری Encoder-Decoder
• 8. مفاهیم اولیه Fine-tuning
• 9. انواع Fine-tuning
• 10. آماده‌سازی داده برای Fine-tuning
• 11. پیش‌پردازش متن فارسی
• 12. توکن‌سازی (Tokenization)
• 13. ایجاد واژگان (Vocabulary)
• 14. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 15. کاربرد Embeddings در مدل‌های زبانی
• 16. تنظیم پارامترهای مدل
• 17. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 18. اندازه دسته (Batch Size)
• 19. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 20. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 21. تنظیمات مربوط به Regularization
• 22. روش‌های جلوگیری از Overfitting
• 23. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 24. معرفی مدل‌های برجسته
• 25. کاربرد مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در وظایف مختلف
• 26. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. مدیریت حافظه در Fine-tuning
• 28. استفاده از سخت‌افزار مناسب (GPU/TPU)
• 29. تنظیمات مربوط به Fine-tuning در TensorFlow/PyTorch
• 30. فریم‌ورک‌های رایج برای Fine-tuning
• 31. کتابخانه Transformers Hugging Face
• 32. معرفی کتابخانه‌های داخلی
• 33. معماری Idiom Generation
• 34. مفهوم تولید اصطلاحات (Idiom Generation)
• 35. نقش مدل‌های زبانی در تولید اصطلاحات
• 36. تفاوت تولید متن عادی با تولید اصطلاحات
• 37. روش‌های استخراج اصطلاحات از متون
• 38. آموزش مدل برای تولید اصطلاحات
• 39. داده‌های آموزشی برای تولید اصطلاحات
• 40. ارزیابی کیفیت اصطلاحات تولید شده
• 41. معیارهای ارزیابی (Metrics)
• 42. معیارهای معنایی و آماری
• 43. تولید اصطلاحات در زبان فارسی
• 44. چالش‌های تولید اصطلاحات فارسی
• 45. کاربرد اصطلاحات در بهبود لحن مدل
• 46. تنظیم لحن (Tone Adjustment)
• 47. شناسایی لحن متن
• 48. تولید متن با لحن دلخواه
• 49. Fine-tuning برای لحن رسمی
• 50. Fine-tuning برای لحن غیررسمی
• 51. Fine-tuning برای لحن تحلیلی
• 52. Fine-tuning برای لحن توصیفی
• 53. Fine-tuning برای لحن اقناعی
• 54. Fine-tuning برای لحن خبری
• 55. Fine-tuning برای لحن ادبی
• 56. Fine-tuning برای لحن سازمانی
• 57. Fine-tuning برای لحن تخصصی
• 58. Fine-tuning برای لحن آموزشی
• 59. Fine-tuning برای لحن مشاوره‌ای
• 60. Fine-tuning برای لحن کاربرپسند
• 61. Fine-tuning برای لحن مخاطب‌محور
• 62. Fine-tuning برای لحن اخباری
• 63. Fine-tuning برای لحن تعاملی
• 64. Fine-tuning برای لحن حمایتی
• 65. Fine-tuning برای لحن ارشادی
• 66. Fine-tuning برای لحن قضاوتی
• 67. Fine-tuning برای لحن هشداردهنده
• 68. Fine-tuning برای لحن تشویق‌کننده
• 69. Fine-tuning برای لحن توصیه
• 70. Fine-tuning برای لحن پرسشگرانه
• 71. Fine-tuning برای لحن پاسخگو
• 72. Fine-tuning برای لحن خلاقانه
• 73. Fine-tuning برای لحن منطقی
• 74. Fine-tuning برای لحن احساسی (در چارچوب شرعی)
• 75. Fine-tuning برای لحن انتقادی (سازنده)
• 76. Fine-tuning برای لحن تحلیلی (مستند)
• 77. Fine-tuning برای لحن اطلاع‌رسانی
• 78. Fine-tuning برای لحن راهنما
• 79. Fine-tuning برای لحن تشکر
• 80. Fine-tuning برای لحن عذرخواهی
• 81. Fine-tuning برای لحن تبریک
• 82. Fine-tuning برای لحن تسلیت
• 83. Fine-tuning برای لحن درخواست
• 84. Fine-tuning برای لحن ارائه
• 85. Fine-tuning برای لحن مقایسه
• 86. Fine-issues در Fine-tuning لحن
• 87. بررسی و رفع مشکلات لحن
• 88. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning لحن
• 89. کاربرد یادگیری تقویتی در تنظیم لحن
• 90. ارزیابی نهایی لحن مدل
• 91. پیاده‌سازی مدل Fine-tuned شده
• 92. کاربرد مدل در سیستم‌های هوشمند
• 93. اصول اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 94. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 95. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 96. اهمیت نظارت انسانی در فرایند Fine-tuning
• 97. ملاحظات فرهنگی در تنظیم لحن
• 98. سازگاری با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 99. ارائه محتوای آموزشی مطابق با قوانین
• 100. مدیریت و به‌روزرسانی مدل Fine-tuned شده