فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر: رویکردها و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر: رویکردها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی کوچک‌تر (SLMs)
• 2. اهمیت و ضرورت SLMs در دنیای امروز
• 3. تفاوت SLMs با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. معیارهای سنجش کارآمدی مدل‌های زبانی
• 5. معماری‌های پایه در مدل‌های زبانی
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و کاربرد آن‌ها
• 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در پردازش زبان
• 8. ترنسفورمرها: انقلابی در مدل‌های زبانی
• 9. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 10. انواع مکانیسم توجه
• 11. معماری‌های ترنسفورمر پایه
• 12. مدل‌های Encoder-Decoder
• 13. مدل‌های Encoder-only (مانند BERT)
• 14. مدل‌های Decoder-only (مانند GPT)
• 15. آموزش پیش‌فرض (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 16. داده‌های مورد استفاده در پیش‌فرض
• 17. روش‌های پیش‌فرض (Masked Language Modeling)
• 18. روش‌های پیش‌فرض (Next Sentence Prediction)
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 20. انواع وظایف در تنظیم دقیق
• 21. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 23. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 24. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 25. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 26. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 27. هرس کردن (Pruning) وزن‌ها
• 28. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 29. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 30. آموزش پارامتری کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 31. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 32. Prefix Tuning
• 33. Prompt Tuning
• 34. Adapter Tuning
• 35. معماری‌های SLM اختصاصی
• 36. ALBERTa
• 37. DistilBERT
• 38. TinyBERT
• 39. MobileBERT
• 40. کاربرد SLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 41. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 42. طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification)
• 43. شناسایی زبان (Language Identification)
• 44. تشخیص اسپم (Spam Detection)
• 45. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 46. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 47. تولید متن (Text Generation)
• 48. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 49. کاربرد SLMs در حوزه‌های خاص
• 50. پردازش اسناد رسمی و اداری
• 51. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی (با رعایت ضوابط)
• 52. خلاصه‌سازی اخبار و مقالات علمی
• 53. کمک به تولید محتوای آموزشی (با رعایت ضوابط)
• 54. کاربرد SLMs در سیستم‌های داخلی و امن (با رعایت ضوابط)
• 55. معیارهای ارزیابی عملکرد SLMs
• 56. دقت (Accuracy)
• 57. صحت (Precision)
• 58. بازیابی (Recall)
• 59. امتیاز F1 (F1-Score)
• 60. BLUERate برای ترجمه
• 61. ROUGE برای خلاصه‌سازی
• 62. چالش‌های توسعه و به‌کارگیری SLMs
• 63. نیاز به داده‌های آموزشی با کیفیت
• 64. هزینه‌های محاسباتی
• 65. مدیریت تعصبات (Bias) در مدل‌ها
• 66. امنیت و پایداری مدل‌ها
• 67. ملاحظات اخلاقی در استفاده از SLMs
• 68. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 69. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
• 70. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 71. آینده پژوهی در حوزه SLMs
• 72. روندهای نوظهور در معماری‌ها
• 73. پیشرفت در تکنیک‌های فشرده‌سازی
• 74. کاربرد SLMs در ترکیبی با سایر فناوری‌ها
• 75. توسعه SLMs برای زبان فارسی
• 76. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 77. منابع داده‌ای فارسی برای آموزش
• 78. ارزیابی مدل‌های فارسی
• 79. نقش SLMs در هوشمندسازی سازمان‌ها
• 80. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 81. کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری
• 82. ارتقای کیفیت خدمات
• 83. مطالعات موردی موفق در ایران (با رعایت ضوابط)
• 84. استانداردهای فنی برای توسعه SLMs
• 85. اصول طراحی معماری‌های کارآمد
• 86. روش‌های بهینه‌سازی مصرف منابع
• 87. استانداردهای ارزیابی و اعتبارسنجی
• 88. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی SLMs
• 89. حفاظت از داده‌های حساس
• 90. جلوگیری از سوءاستفاده‌های احتمالی
• 91. تضمین پایداری سیستم‌ها
• 92. راهنمای عملی برای انتخاب SLM مناسب
• 93. شناخت نیازهای پروژه
• 94. مقایسه مدل‌های موجود
• 95. ملاحظات اجرایی و پشتیبانی
• 96. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 97. نقش SLMs در تحقق اقتصاد دانش‌بنیان
• 98. حمایت از شرکت‌های دانش‌بنیان
• 99. ایجاد فرصت‌های شغلی جدید
• 100. افزایش توان رقابتی کشور