فلش‌کارت‌های آموزشی Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ با منابع داده‌ای ناچیز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ با منابع داده‌ای ناچیز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning با داده‌های محدود

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر
• 3. مکانیزم توجه
• 4. پردازش زبان طبیعی با ترنسفورمرها
• 5. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
• 8. شبکه‌های حافظه طولانی و کوتاه‌مدت (GRU)
• 9. فراهم‌سازی داده برای آموزش مدل‌های زبانی
• 10. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون و نرمال‌سازی
• 11. ایجاد واژگان و نگاشت توکن به شناسه
• 12. تعبیه‌سازی واژگان (Word Embeddings)
• 13. مدل‌های Word2Vec
• 14. مدل‌های GloVe
• 15. مدل‌های FastText
• 16. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 17. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار (Encoder-only)
• 18. مدل‌های مبتنی بر رمزگشا (Decoder-only)
• 19. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 20. مفاهیم آموزش مدل‌های زبانی
• 21. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 22. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 24. انواع تنظیم دقیق
• 25. تنظیم دقیق پارامتر کامل (Full Fine-tuning)
• 26. تنظیم دقیق پارامترهای جزئی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 27. روش‌های PEFT
• 28. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 29. Adapter Layers
• 30. Prefix Tuning
• 31. Prompt Tuning
• 32. QLoRA
• 33. مجموعه داده‌های مورد نیاز برای تنظیم دقیق
• 34. انتخاب مجموعه داده مناسب
• 35. کیفیت مجموعه داده
• 36. حجم مجموعه داده
• 37. منابع داده‌ای ناچیز (Low-Resource Data)
• 38. چالش‌های کار با داده‌های ناچیز
• 39. راهکارهای مقابله با داده‌های ناچیز
• 40. افزایش داده (Data Augmentation)
• 41. تکنیک‌های افزایش داده برای متن
• 42. جایگزینی مترادف
• 43. اضافه کردن/حذف کردن کلمات تصادفی
• 44. جابجایی کلمات
• 45. ترجمه رفت و برگشتی
• 46. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 47. یادگیری فعال (Active Learning)
• 48. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 49. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های ناچیز
• 50. کاربرد تنظیم دقیق در وظایف مختلف NLP
• 51. طبقه‌بندی متن
• 52. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 53. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 54. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 55. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 56. تولید متن (Text Generation)
• 57. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 58. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 59. معیارهای ارزیابی برای NER
• 60. معیارهای ارزیابی برای پاسخ به پرسش
• 61. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی متن
• 62. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 63. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 64. ابزارها و چارچوب‌های متن‌باز
• 65. TensorFlow
• 66. PyTorch
• 67. Hugging Face Transformers
• 68. Keras
• 69. نکات کاربردی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 70. مدیریت حافظه در طول آموزش
• 71. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 72. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها
• 73. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 74. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 75. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 76. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 77. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 78. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 79. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 80. مسائل امنیتی در مدل‌های زبانی
• 81. کاربردهای پیشرفته تنظیم دقیق
• 82. تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 83. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 84. منابع داده‌ای فارسی
• 85. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای زبان فارسی
• 86. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا
• 87. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ برای کاربردهای خاص
• 88. تولید محتوای اسلامی (با رعایت چارچوب)
• 89. پاسخ به پرسش‌های فقهی (با رعایت چارچوب)
• 90. تحلیل متون دینی (با رعایت چارچوب)
• 91. مدل‌سازی زبان فارسی در حوزه‌های علمی
• 92. تولید متن در سبک‌های رسمی و علمی
• 93. مدل‌سازی رفتار کاربران در سامانه آموزشی
• 94. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 95. ارائه بازخورد خودکار به دانش‌آموزان
• 96. تحلیل احساسات متون آموزشی
• 97. پشتیبانی از زبان‌های کم‌کاربرد در نظام آموزشی
• 98. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
• 99. تحلیل مقالات علمی
• 100. کشف دانش از متون پژوهشی