فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن اکسپرسیونیسم انتزاعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن اکسپرسیونیسم انتزاعی

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
• 2. معماری ترنسفورمر و اصول آن
• 3. لایه توجه (Attention Layer) در ترنسفورمرها
• 4. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
• 5. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 6. مبانی یادگیری عمیق برای NLP
• 7. انواع مدل‌های زبانی: از N-gram تا ترنسفورمر
• 8. داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 9. توکنیزاسیون (Tokenization) و انواع آن
• 10. کلمات نامربوط (Stop Words) و حذف آن‌ها
• 11. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 12. بردارهای کلمه (Word Embeddings): Word2Vec
• 13. بردارهای کلمه: GloVe
• 14. بردارهای کلمه: FastText
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 16. مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
• 17. مدل‌های زبانی خودرگرسیو (Autoregressive Language Models)
• 18. مدل‌های زبانی دوطرفه (Bidirectional Language Models)
• 19. معرفی مدل BERT
• 20. لایه انکودر BERT و نحوه عملکرد آن
• 21. آموزش پیش‌فرض BERT: Masked Language Model (MLM)
• 22. آموزش پیش‌فرض BERT: Next Sentence Prediction (NSP)
• 23. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 25. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 26. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 27. اهمیت تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 29. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 30. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
• 31. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 32. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 33. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 34. تنظیم دقیق برای مدل‌های مولد
• 35. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 36. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 37. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های برچسب‌دار
• 38. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های بدون برچسب
• 39. روش‌های تنظیم دقیق: LoRA
• 40. روش‌های تنظیم دقیق: Adapter Tuning
• 41. روش‌های تنظیم دقیق: Prefix Tuning
• 42. روش‌های تنظیم دقیق: Prompt Tuning
• 43. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق
• 44. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
• 45. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های تنظیم دقیق
• 46. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 47. تنظیم دقیق برای حفظ سبک و لحن
• 48. لحن اکسپرسیونیسم انتزاعی در متن
• 49. ویژگی‌های زبانی اکسپرسیونیسم انتزاعی
• 50. چالش‌های تنظیم دقیق برای لحن اکسپرسیونیسم انتزاعی
• 51. بررسی نمونه‌هایی از متن با لحن اکسپرسیونیسم انتزاعی
• 52. تولید متن با لحن اکسپرسیونیسم انتزاعی
• 53. تنظیم دقیق مدل برای تولید شعر اکسپرسیونیسم انتزاعی
• 54. تنظیم دقیق مدل برای تولید داستان کوتاه اکسپرسیونیسم انتزاعی
• 55. تنظیم دقیق مدل برای تولید نقد هنری اکسپرسیونیسم انتزاعی
• 56. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 57. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 58. معیارهای ارزیابی متن تولید شده برای لحن
• 59. شاخص‌های کمی برای ارزیابی لحن
• 60. شاخص‌های کیفی برای ارزیابی لحن
• 61. آزمون تورینگ و کاربرد آن
• 62. ملاحظات فنی در تنظیم دقیق
• 63. انتخاب سخت‌افزار مناسب (GPU)
• 64. مدیریت حافظه در طول تنظیم دقیق
• 65. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 66. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 67. اندازه دسته‌ (Batch Size) و تأثیر آن
• 68. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 69. بهینه‌سازها (Optimizers): Adam، SGD
• 70. تنظیم دقیق برای مدل‌های چندزبانه
• 71. کاربرد مدل‌های زبانی تنظیم شده در هنر
• 72. ایجاد آثار هنری با کمک مدل‌های زبانی
• 73. ابزارهای تولید محتوای خلاقانه
• 74. ملاحظات حقوقی و مالکیت معنوی در محتوای تولیدی
• 75. پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبانی
• 76. مدل‌های زبانی نسل بعدی
• 77. چالش‌های آینده در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 78. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق (RLHF)
• 79. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش و پژوهش
• 80. نقش مدل‌های زبانی در ارتقای فرهنگ
• 81. ایجاد پرسش و پاسخ در موضوعات علمی
• 82. تنظیم دقیق مدل برای پاسخگویی به سوالات تخصصی
• 83. مفاهیم پیشرفته در معماری ترنسفورمر
• 84. خودتوجهی چندسر (Multi-Head Self-Attention)
• 85. موقعیت‌یابی رمزگذاری شده (Positional Encoding)
• 86. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization)
• 87. ارتباطات تغذیه‌ای (Feed-Forward Networks)
• 88. مدل‌های زبانی بر پایه ترنسفورمر: GPT
• 89. مدل‌های زبانی بر پایه ترنسفورمر: T5
• 90. مدل‌های زبانی بر پایه ترنسفورمر: RoBERTa
• 91. انتخاب مدل مناسب بر اساس وظیفه
• 92. تنظیم دقیق برای وظایف مولد
• 93. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیلی
• 94. تنظیم دقیق برای وظایف تعاملی
• 95. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 96. نوآوری در تکنیک‌های تنظیم دقیق
• 97. تأثیر تنظیم دقیق بر کاربردهای NLP
• 98. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 99. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 100. مدیریت سوگیری در مدل‌های تنظیم شده