فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان گنجاندن اطلاعات خارجی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان گنجاندن اطلاعات خارجی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر و اجزای آن
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. توکن‌سازی و پردازش متن ورودی
• 5. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 6. تعبیه‌سازی موقعیتی (Positional Embeddings)
• 7. لایه‌های انکودر و دیکودر
• 8. آموزش پیش‌نیاز (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 9. مجموعه داده‌های بزرگ برای پیش‌نیاز
• 10. اهداف پیش‌نیاز: پیش‌بینی کلمه بعدی
• 11. اهداف پیش‌نیاز: پر کردن جای خالی (Masked Language Modeling)
• 12. ارزیابی مدل‌های پیش‌نیاز
• 13. معرفی Fine-tuning
• 14. چرا Fine-tuning لازم است؟
• 15. تفاوت Fine-tuning با پیش‌نیاز
• 16. روش‌های مختلف Fine-tuning
• 17. Fine-tuning با مجموعه داده‌های تخصصی
• 18. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
• 20. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 21. تنظیم هایپرپارامترها برای Fine-tuning
• 22. نرخ یادگیری (Learning Rate) در Fine-tuning
• 23. اندازه دسته (Batch Size) در Fine-tuning
• 24. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 25. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 26. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
• 27. استفاده از Dropout در Fine-tuning
• 28. تنظیم وزن‌ها (Weight Decay)
• 29. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 30. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 31. تولید متن خبری و تحلیلی
• 32. تولید متن علمی و آموزشی
• 33. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 34. طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)
• 35. تشخیص اسپم
• 36. دسته‌بندی اخبار
• 37. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات
• 38. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 39. پاسخ به سوال (Question Answering)
• 40. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 41. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 42. ملاحظات فرهنگی در ترجمه
• 43. کیفیت ترجمه و معیارهای ارزیابی
• 44. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
• 45. تولید کد پایتون
• 46. تولید کد جاوا اسکریپت
• 47. شناسایی خطا در کد تولید شده
• 48. Fine-tuning با استفاده از LoRA
• 49. مفهوم Rank Decomposition
• 50. مزایای LoRA نسبت به Fine-tuning کامل
• 51. پیاده‌سازی LoRA
• 52. تنظیم پارامترهای LoRA
• 53. Fine-tuning با استفاده از QLoRA
• 54. کوانتیزاسیون (Quantization) در QLoRA
• 55. مزایای QLoRA
• 56. کاربرد QLoRA در دستگاه‌های با منابع محدود
• 57. Fine-tuning با استفاده از Adapter Layers
• 58. مفهوم Adapter Layers
• 59. مزایای Adapter Layers
• 60. ترکیب Adapter Layers با مدل‌های بزرگ
• 61. Fine-tuning با استفاده از Prompt Tuning
• 62. مفهوم Prompt Tuning
• 63. تفاوت Prompt Tuning با Fine-tuning سنتی
• 64. تنظیم Prompt ها
• 65. Fine-tuning با استفاده از Prefix Tuning
• 66. مفهوم Prefix Tuning
• 67. مقایسه Prefix Tuning با Prompt Tuning
• 68. کاربرد Prefix Tuning
• 69. Fine-tuning برای کنترل خروجی مدل
• 70. کنترل لحن و سبک خروجی
• 71. کنترل موضوعی خروجی
• 72. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 73. ارزیابی خروجی مدل Fine-tuned
• 74. معیارهای ارزیابی وظایف مختلف
• 75. ارزیابی کیفی خروجی
• 76. روش‌های خودکار ارزیابی
• 77. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning
• 78. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 79. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل
• 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های Fine-tuned
• 81. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 82. چارچوب‌های شرعی در تولید محتوا
• 83. استانداردهای حاکمیتی در حوزه دیجیتال
• 84. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
• 85. شخصی‌سازی مدل برای کاربران
• 86. تطبیق مدل با زبان‌های مختلف
• 87. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
• 88. Fine-tuning بر روی مدل‌های خاص
• 89. مدل‌های فارسی‌زبان
• 90. مدل‌های چندزبانه
• 91. مدل‌های تخصصی (مانند پزشکی، حقوقی)
• 92. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های Fine-tuning
• 93. Hugging Face Transformers
• 94. PyTorch Lightning
• 95. TensorFlow
• 96. نکات عملی و ترفندها در Fine-tuning
• 97. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 98. استفاده از GPU و TPU
• 99. عیب‌یابی رایج در فرآیند Fine-tuning
• 100. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی