فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع شخصی‌سازی و ارتقای مدل‌های زبانی با استفاده از روش‌های Fine-Tuning و Merging

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع شخصی‌سازی و ارتقای مدل‌های زبانی با استفاده از روش‌های Fine-Tuning و Merging

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر ترنسفورمرها
• 2. شناخت توکن‌سازی و بازنمایی برداری در مدل‌های زبانی
• 3. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی
• 4. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری مورد نیاز برای آموزش و استنتاج
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 6. استراتژی‌های پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها در زبان فارسی
• 7. مفهوم یادگیری انتقالی و نقش آن در بهبود کارایی مدل‌ها
• 8. آشنایی با مفهوم تنظیم دقیق یا Fine-Tuning
• 9. تفاوت‌های تنظیم دقیق کامل با روش‌های کارآمد پارامتری
• 10. اصول کار با کتابخانه‌های Hugging Face برای مدیریت مدل‌ها
• 11. پیاده‌سازی روش LoRA برای کاهش هزینه‌های محاسباتی آموزش
• 12. بررسی فنی روش QLoRA و کوانتایزاسیون در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 13. انتخاب هایپرپارامترهای بهینه در فرآیند آموزش مدل
• 14. مدیریت حافظه گرافیکی و رفع خطاهای رایج در حین آموزش
• 15. تکنیک‌های نظارت بر فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 16. ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های شخصی‌سازی شده با معیارهای استاندارد
• 17. مفهوم ادغام مدل‌ها یا Model Merging و کاربردهای آن
• 18. روش‌های مختلف ادغام وزنی مدل‌ها برای بهبود عملکرد
• 19. استفاده از الگوریتم SLERP در ترکیب مدل‌های زبانی
• 20. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها بدون نیاز به آموزش مجدد
• 21. بررسی چالش‌های تداخل پارامترها در فرآیند ادغام
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های نهایی برای استنتاج سریع‌تر
• 23. آشنایی با تکنیک‌های کوانتایزاسیون پس از آموزش
• 24. استقرار مدل‌های شخصی‌سازی شده در محیط‌های عملیاتی
• 25. امنیت و رعایت حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 26. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 27. روش‌های کاهش توهمات زبانی در مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 28. تطبیق خروجی مدل با دستورالعمل‌های محتوایی و شرعی
• 29. به‌کارگیری تکنیک‌های Prompt Engineering در کنار Fine-Tuning
• 30. استفاده از روش RAG برای ارتقای دانش مدل‌های زبانی
• 31. مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌ها و کنترل کیفیت در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. مستندسازی فرآیند آموزش و ادغام مدل برای بازتولید نتایج
• 33. بررسی روندهای آینده در توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 34. پروژه عملی: شخصی‌سازی یک مدل متن‌باز برای کاربردهای تخصصی
• 35. پروژه عملی: ادغام دو مدل تخصصی برای ایجاد یک دستیار هوشمند ترکیبی