فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Language Grounding

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Language Grounding

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 معماری Multi-Modal Language Grounding
• 2. مفاهیم پایه‌ای در پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. آشنایی با مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal)
• 5. اصول زمینه‌سازی (Grounding) در مدل‌های زبانی
• 6. انواع داده‌های چندوجهی: متن، تصویر، صدا
• 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای Fine-tuning
• 8. پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای Fine-tuning
• 9. پیش‌پردازش داده‌های صوتی برای Fine-tuning
• 10. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
• 11. استخراج ویژگی از داده‌های تصویری
• 12. استخراج ویژگی از داده‌های صوتی
• 13. هم‌ترازی (Alignment) داده‌های چندوجهی
• 14. روش‌های نمایش (Embedding) داده‌های چندوجهی
• 15. معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 16. معماری‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 17. معماری ترنسفورمر (Transformer) و مکانیزم توجه (Attention)
• 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 19. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمر
• 20. توسعه معماری Multi-Modal Language Grounding
• 21. لایه‌های کدگذار (Encoder) در معماری
• 22. لایه رمزگشا (Decoder) در معماری
• 23. مکانیسم‌های توجه چندوجهی
• 24. روش‌های ترکیب (Fusion) اطلاعات چندوجهی
• 25. Fine-tuning مدل‌های زبانی پایه
• 26. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 27. تقسیم‌بندی مجموعه داده: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون
• 28. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) برای Fine-tuning
• 29. بهینه‌سازها (Optimizers) در فرآیند Fine-tuning
• 30. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 31. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 32. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 33. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 34. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 35. معیارهای ارزیابی برای وظایف متنی
• 36. معیارهای ارزیابی برای وظایف تصویری
• 37. معیارهای ارزیابی برای وظایف صوتی
• 38. معیارهای ارزیابی ترکیبی چندوجهی
• 39. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 40. Fine-tuning برای وظایف درک مطلب
• 41. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 42. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 43. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به پرسش
• 44. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 45. Fine-tuning برای وظایف تشخیص احساسات
• 46. Fine-tuning برای وظایف تولید تصویر از متن
• 47. Fine-tuning برای وظایف توصیف تصویر
• 48. Fine-tuning برای وظایف تشخیص اشیاء در تصویر
• 49. Fine-tuning برای وظایف تولید متن از صدا
• 50. Fine-tuning برای وظایف تبدیل گفتار به متن
• 51. Fine-tuning برای وظایف درک محتوای صوتی
• 52. Fine-tuning برای سفارشی‌سازی لحن مدل
• 53. تعریف و سنجش لحن در مدل‌های زبانی
• 54. روش‌های تنظیم لحن خنثی
• 55. روش‌های تنظیم لحن رسمی
• 56. روش‌های تنظیم لحن غیررسمی
• 57. روش‌های تنظیم لحن تخصصی (علمی، حقوقی)
• 58. روش‌های تنظیم لحن ادبی
• 59. تنظیم لحن با استفاده از داده‌های مثال
• 60. تنظیم لحن با استفاده از دستورالعمل‌ها (Instructions)
• 61. استفاده از Prompt Engineering برای کنترل لحن
• 62. تکنیک‌های Prompting پیشرفته
• 63. آموزش مدل با استفاده از جریمه (Penalty) برای لحن نامطلوب
• 64. تنظیم لحن در مدل‌های چندوجهی
• 65. مثال‌های عملی Fine-tuning لحن مدل
• 66. کاربرد Fine-tuning لحن در تولید محتوای آموزشی
• 67. کاربرد Fine-tuning لحن در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 68. کاربرد Fine-tuning لحن در دستیارهای مجازی
• 69. کاربرد Fine-tuning لحن در رسانه‌های اجتماعی
• 70. کاربرد Fine-tuning لحن در خدمات مشتری
• 71. کاربرد Fine-tuning لحن در بازی‌های کامپیوتری
• 72. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 73. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 74. جلوگیری از تولید محتوای مضر و جانبدارانه
• 75. ملاحظات مربوط به اصالت و مالکیت معنوی
• 76. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های دیجیتال در ایران
• 77. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
• 78. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 79. حدود شرعی در تولید محتوا
• 80. پرهیز از توهین به مقدسات و ارزش‌های دینی
• 81. پرهیز از ترویج محتوای خلاف شرع
• 82. پرهیز از محتوای مغایر با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 83. انطباق با قوانین نظام جمهوری اسلامی ایران
• 84. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی Fine-tuning
• 85. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 86. مدیریت منابع محاسباتی
• 87. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های Fine-tuned
• 88. مقایسه مدل‌های Fine-tuned مختلف
• 89. چالش‌ها و آیندهٔ Fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی
• 90. پژوهش‌های نوین در زمینه Fine-tuning
• 91. توسعه مدل‌های زبانی با قابلیت انطباق بالا
• 92. آیندهٔ تعامل انسان و ماشین با مدل‌های زبانی پیشرفته