فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی و بومی‌سازی داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی و بومی‌سازی داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و نقش آن در پردازش متن
• 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی از شبکه عصبی تا مدل‌های مولد
• 4. آشنایی با مفاهیم پایه تنظیم دقیق مدل‌ها
• 5. تفاوت پیش‌آموزش و تنظیم دقیق در مدل‌های زبانی
• 6. اهمیت بومی‌سازی و انطباق مدل‌های زبانی با زبان فارسی
• 7. انواع روش‌های تنظیم دقیق از جمله تنظیم دقیق کامل و کارآمد
• 8. مفاهیم و کاربردهای یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 9. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تنظیم دقیق
• 10. استانداردهای ساختاردهی به داده‌های پرسش و پاسخ
• 11. پاک‌سازی و فیلتر کردن داده‌های آموزشی برای حفظ کیفیت و اخلاق
• 12. تولید و گردآوری مجموعه‌داده‌های تخصصی فارسی
• 13. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل
• 14. آشنایی با فرمت‌های استاندارد ذخیره‌سازی داده مانند JSONL
• 15. نقش دستورالعمل‌ها در هدایت رفتار مدل
• 16. طراحی الگوهای دستورالعمل‌دهی بهینه برای کاربردهای تخصصی
• 17. ارزیابی کیفیت داده‌های آموزشی و تأثیر آن بر دقت مدل
• 18. معرفی روش‌های تنظیم دقیق کارآمد از نظر پارامتر
• 19. مبانی نظری و عملی روش لورا در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 20. پیاده‌سازی تنظیم دقیق با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 21. مدیریت منابع سخت‌افزاری و حافظه گرافیکی در فرآیند آموزش
• 22. تنظیم هایپرپارامترها برای دستیابی به بهترین عملکرد
• 23. نقش نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن در پایداری آموزش
• 24. بررسی چالش‌های بیش‌برازش در تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 25. روش‌های مانیتورینگ فرآیند آموزش و تحلیل نمودارهای اتلاف
• 26. استفاده از روش‌های کوانتایزاسیون برای بهینه‌سازی مدل
• 27. ارزیابی عملکرد مدل تنظیم‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 28. معیارهای کمی و کیفی برای سنجش دقت مدل
• 29. روش‌های آزمون مدل در برابر پاسخ‌های نامطلوب یا غیرمنطقی
• 30. تکنیک‌های جلوگیری از تولید محتوای نامناسب و غیراخلاقی
• 31. به‌کارگیری مدل‌های تخصصی در حوزه‌های علمی و اداری
• 32. استفاده از مدل‌های تنظیم‌شده در سامانه‌های پاسخگویی هوشمند
• 33. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند بومی‌سازی مدل
• 35. چالش‌های اخلاقی و حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 36. راهکارهای بهبود پاسخ‌دهی مدل در متون تخصصی فارسی
• 37. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده دانش‌محور
• 38. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت مدل
• 39. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی در لحظه و کاهش تأخیر
• 40. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق و مدیریت نسخه‌های مدل
• 41. روش‌های بازخوردگیری و اصلاح مستمر مدل پس از استقرار
• 42. آینده مدل‌های زبانی و مسیر بومی‌سازی در ایران