فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای عملی آماده‌سازی و استانداردسازی داده‌ها برای آموزش اختصاصی مدل‌های زبانی بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی آماده‌سازی و استانداردسازی داده‌ها برای آموزش اختصاصی مدل‌های زبانی بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 2. آشنایی با ساختار و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. شناسایی منابع داده‌های متنی فارسی و استانداردهای کیفی
• 4. روش‌های جمع‌آوری و خزش داده‌های متنی بر اساس مقررات داخلی
• 5. پاک‌سازی متون فارسی از کاراکترهای غیرضروری و نویزهای دیجیتال
• 6. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی نیم‌فاصله‌ها و رسم‌الخط فارسی
• 7. حذف داده‌های تکراری و متون بی‌کیفیت از مجموعه داده
• 8. استخراج پیکره‌های متنی تخصصی برای حوزه‌های دانش‌بنیان
• 9. برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش مدل‌های هدایت‌شده (Supervised Fine-tuning)
• 10. طراحی الگوهای پرسش و پاسخ برای بهینه‌سازی مدل‌های چت‌بات
• 11. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 12. پیاده‌سازی مکانیزم‌های فیلترینگ محتوا در داده‌های آموزشی
• 13. روش‌های توکنایز کردن متون فارسی و بهینه‌سازی واژگان (Vocabulary)
• 14. تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا جهت تقویت یادگیری مدل
• 15. استفاده از مدل‌های متن‌باز برای دسته‌بندی و برچسب‌گذاری خودکار داده‌ها
• 16. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود دقت زبان فارسی
• 17. ارزیابی کیفیت داده‌های آموزشی با استفاده از معیارهای آماری
• 18. ساختاربندی داده‌ها در قالب‌های استاندارد JSON و JSONL
• 19. مدیریت حافظه و منابع پردازشی در فرآیند آماده‌سازی داده‌های حجیم
• 20. آماده‌سازی مجموعه‌داده برای سناریوهای خاص (خلاصه‌سازی، استخراج اطلاعات)
• 21. روش‌های اعتبارسنجی داده‌های آموزشی جهت جلوگیری از سوگیری
• 22. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای ایجاد مجموعه‌های آموزشی متعادل
• 23. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از روش QLoRA برای کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری
• 24. مستندسازی مراحل آماده‌سازی داده‌ها جهت تکرارپذیری فرآیند
• 25. نظارت بر خروجی مدل در مراحل میانی آموزش (Checkpointing)
• 26. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل بر اساس معیارهای بومی و زبانی
• 27. شناسایی و رفع توهمات (Hallucinations) مدل از طریق اصلاح داده‌ها
• 28. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی در حوزه‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی، فنی)
• 29. تجزیه و تحلیل خطاها و بازبینی داده‌های آموزشی جهت بهبود مدل
• 30. استقرار و ارزیابی نهایی مدل در محیط‌های تست و عملیاتی
• 31. رعایت اصول امنیت سایبری در نگهداری و انتقال داده‌های حساس
• 32. به‌روزرسانی مستمر مجموعه‌داده‌ها بر اساس بازخوردهای کاربران
• 33. فرایندهای نظارت انسانی بر کیفیت پاسخ‌های مدل (RLHF بومی)
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی: تطبیق خروجی‌های مدل با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 35. گزارش‌گیری و تحلیل نهایی از کیفیت داده‌های آماده‌سازی شده