فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Knowledge Graph Embedding (KGE)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Knowledge Graph Embedding (KGE)

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 و سفارشی‌سازی آن‌ها
• 2. مبانی معماری Knowledge Graph Embedding
• 3. کاربرد KGE در نمایش دانش
• 4. روش‌های ساخت Knowledge Graph
• 5. مفهوم Fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 6. اهداف Fine-tuning برای مدل‌های زبانی
• 7. انواع Fine-tuning: Full Fine-tuning
• 8. انواع Fine-tuning: Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 9. معرفی تکنیک‌های PEFT
• 10. LoRA: Low-Rank Adaptation
• 11. آشنایی با LoRA و اصول آن
• 12. پیاده‌سازی LoRA برای مدل‌های زبانی
• 13. تنظیم پارامترهای LoRA
• 14. QLoRA: Quantized LoRA
• 15. مزایای QLoRA
• 16. پیاده‌سازی QLoRA
• 17. Prompt Tuning
• 18. Prefix Tuning
• 19. Adapter Tuning
• 20. P-Tuning
• 21. معرفی روش‌های Prompt Engineering
• 22. تکنیک‌های Prompt Engineering برای سفارشی‌سازی لحن
• 23. طراحی Prompt برای لحن رسمی
• 24. طراحی Prompt برای لحن آموزشی
• 25. طراحی Prompt برای لحن تحلیلی
• 26. طراحی Prompt برای لحن خبری
• 27. طراحی Prompt برای لحن اخلاقی
• 28. طراحی Prompt برای لحن اداری
• 29. طراحی Prompt برای لحن علمی
• 30. ارزیابی لحن مدل زبانی سفارشی‌شده
• 31. معیارهای ارزیابی لحن
• 32. متریک‌های کمی برای ارزیابی لحن
• 33. متریک‌های کیفی برای ارزیابی لحن
• 34. ابزارهای ارزیابی لحن
• 35. شاخص‌های ارزیابی مطابق با هنجارهای فرهنگی ایران
• 36. ارزیابی انطباق با چارچوب‌های شرعی و قانونی
• 37. مطابقت با قوانین جمهوری اسلامی ایران در سفارشی‌سازی
• 38. نقش Knowledge Graph در انطباق لحن
• 39. استفاده از KGE برای تضمین انطباق
• 40. ساخت Knowledge Graph اخلاقی و قانونی
• 41. فیلترینگ محتوا با استفاده از KGE
• 42. شناسایی و حذف محتوای نامناسب با KGE
• 43. تکنیک‌های جلوگیری از تولید محتوای مغایر
• 44. مدیریت دانش مبتنی بر KGE برای انطباق
• 45. بررسی و به‌روزرسانی Knowledge Graph
• 46. مدل‌سازی دانش برای مفاهیم حساس
• 47. مدل‌سازی دانش برای احکام شرعی
• 48. مدل‌سازی دانش برای قوانین اقتصادی ایران
• 49. مدل‌سازی دانش برای تاریخ و فرهنگ ایران
• 50. مدل‌سازی دانش برای روابط خانوادگی ایرانی-اسلامی
• 51. کاربرد KGE در تولید محتوای آموزشی
• 52. تولید محتوای آموزشی مطابق با سرفصل‌های رسمی
• 53. سفارشی‌سازی لحن برای مخاطبان مختلف آموزشی
• 54. بهبود درک مطلب با استفاده از KGE
• 55. مدل‌سازی دانش برای مفاهیم تخصصی اقتصادی
• 56. بانکداری بدون ربا و عقود اسلامی در KGE
• 57. مقررات بانک مرکزی ایران در KGE
• 58. مدل‌سازی دانش برای جنبه‌های حقوقی
• 59. تطابق با قوانین گمرکی و ارزی در KGE
• 60. مدل‌سازی دانش برای علوم پزشکی و پروتکل‌ها
• 61. تطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
• 62. مدل‌سازی دانش برای روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 63. اصول خانواده ایرانی-اسلامی در KGE
• 64. مدل‌سازی دانش برای تاریخ و سیاست ایران
• 65. تأکید بر منافع ملی در KGE
• 66. مدل‌سازی دانش برای هنر و سینمای متعارف
• 67. چارچوب مجوزهای رسمی وزارت ارشاد
• 68. مدل‌سازی دانش برای ادبیات و زبان فارسی
• 69. اصول زبان فارسی روان و علمی
• 70. مدل‌سازی دانش برای مفاهیم اخلاقی و اجتماعی
• 71. مفاهیم مبتنی بر ارزش‌های اسلامی
• 72. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن اخلاقی
• 73. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن اقتصادی
• 74. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن حقوقی
• 75. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن پزشکی
• 76. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن روانشناختی
• 77. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن تاریخی
• 78. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن هنری
• 79. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن زبانی
• 80. کاربرد PEFT در سفارشی‌سازی لحن
• 81. مقایسه تکنیک‌های PEFT برای سفارشی‌سازی لحن
• 82. انتخاب بهترین تکنیک PEFT بر اساس نیاز
• 83. ارزیابی عملکرد مدل‌های سفارشی‌شده با KGE
• 84. کاربرد KGE در ارزیابی انطباق محتوا
• 85. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning با KGE
• 86. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning با KGE
• 87. مدیریت دانش برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 88. ملاحظات اخلاقی در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 89. توسعه مدل‌های زبانی مسئولانه
• 90. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی با KGE
• 91. جمع‌بندی و چشم‌اندازها
• 92. کاربرد Knowledge Graph در تضمین محتوای سازنده