فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تغییر ویژگی‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تغییر ویژگی‌ها

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 اجزای آن
• 3. مفهوم توکن‌سازی و پردازش متن
• 4. فهم embeddingها در مدل‌های زبانی
• 5. لایه‌های attention و مکانیسم‌های آن
• 6. Feed-Forward Networks در ترنسفورمر
• 7. نحوهٔ پردازش توالی‌ها توسط مدل
• 8. آموزش اولیهٔ مدل‌های زبانی
• 9. تابع هزینه و بهینه‌سازی مدل
• 10. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 11. مفهوم fine-tuning و اهمیت آن
• 12. تفاوت fine-tuning با pre-training
• 13. روش‌های مختلف fine-tuning
• 14. تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 15. استفاده از داده‌های سفارشی برای fine-tuning
• 16. انتخاب داده‌های مناسب برای fine-tuning
• 17. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های سفارشی
• 18. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 19. fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 20. fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 21. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 22. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 23. fine-tuning برای پاسخ به پرسش
• 24. fine-tuning برای تشخیص احساسات
• 25. fine-tuning برای تحلیل معنایی
• 26. fine-tuning برای تولید کد
• 27. fine-tuning با استفاده از LoRA
• 28. روش‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 29. آشنایی با مفهوم QLoRA
• 30. مزایای PEFT در fine-tuning
• 31. کاربرد PEFT در کاهش هزینه محاسباتی
• 32. fine-tuning مدل‌های بزرگ با منابع محدود
• 33. تنظیم هایپرپارامترها در fine-tuning
• 34. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 35. اندازه دسته (Batch Size) و تأثیر آن
• 36. تعداد دورهای آموزش (Epochs)
• 37. تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز (Optimizer)
• 38. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 39. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 40. روش‌های تشخیص بیش‌برازش
• 41. تنظیم دقیق مدل برای جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 42. استفاده از فیلترهای محتوایی در fine-tuning
• 43. مدیریت تعصبات (Bias) در مدل‌های زبانی
• 44. شناسایی و کاهش تعصبات در داده‌های آموزشی
• 45. تکنیک‌های fine-tuning برای حذف تعصبات
• 46. ارزیابی مدل پس از fine-tuning
• 47. سنجش کیفیت خروجی مدل
• 48. روش‌های ارزیابی خودکار و دستی
• 49. تست حساسیت مدل به ورودی‌های مختلف
• 50. کاربرد fine-tuning در صنعت
• 51. fine-tuning برای خدمات مشتریان
• 52. fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 53. fine-tuning برای تحلیل بازار
• 54. fine-tuning در حوزهٔ آموزش
• 55. fine-tuning برای دستیاران آموزشی مجازی
• 56. fine-tuning برای تولید محتوای درسی
• 57. fine-tuning برای ارزیابی دانش‌آموزان
• 58. fine-tuning در حوزهٔ پزشکی (با احتیاط)
• 59. fine-tuning برای تحلیل متون پزشکی (با رعایت پروتکل‌ها)
• 60. fine-tuning برای کمک به تشخیص (با نظارت متخصص)
• 61. fine-tuning در حوزهٔ حقوق (با احتیاط)
• 62. fine-tuning برای تحلیل متون حقوقی
• 63. fine-tuning برای کمک به استخراج اطلاعات حقوقی
• 64. fine-tuning در حوزهٔ مالی (با رعایت مقررات)
• 65. fine-tuning برای تحلیل گزارش‌های مالی
• 66. fine-tuning برای طبقه‌بندی تراکنش‌ها (با رعایت مقررات)
• 67. fine-tuning برای تولید گزارش‌های مالی (با رعایت مقررات)
• 68. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
• 69. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 70. شفافیت در فرآیند fine-tuning
• 71. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 72. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
• 73. محافظت از مدل در برابر حملات
• 74. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل
• 75. آیندهٔ fine-tuning مدل‌های زبانی
• 76. روندهای جدید در fine-tuning
• 77. توسعهٔ روش‌های PEFT پیشرفته‌تر
• 78. fine-tuning برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 79. fine-tuning در مقیاس بزرگتر
• 80. چالش‌های fine-tuning در آینده
• 81. معرفی چارچوب‌های fine-tuning (مانند Hugging Face)
• 82. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های لازم
• 83. مثال عملی: fine-tuning یک مدل برای طبقه‌بندی متون خبری
• 84. آماده‌سازی مجموعه دادهٔ خبری
• 85. اجرای فرآیند fine-tuning
• 86. ارزیابی نتایج و تحلیل خروجی
• 87. مثال عملی: fine-tuning برای تولید متن خلاقانه (با رعایت چارچوب)
• 88. انتخاب مدل پایه مناسب
• 89. تعریف وظیفهٔ تولید متن
• 90. تنظیم پارامترهای fine-tuning
• 91. ارزیابی خلاقیت و انسجام متن تولید شده
• 92. ملاحظات شرعی و قانونی در تولید محتوا
• 93. تطبیق خروجی مدل با موازین شرعی
• 94. پرهیز از تولید محتوای خلاف شرع
• 95. رعایت قوانین جمهوری اسلامی ایران در محتوا
• 96. اهمیت انطباق با آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
• 97. فرهنگ‌سازی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 98. آموزش کاربران در خصوص محدودیت‌ها و قابلیت‌ها
• 99. ترویج استفادهٔ مسئولانه از فناوری
• 100. ارزیابی مداوم مدل‌های fine-tuned