فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و خیال‌انگیز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و خیال‌انگیز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. جایگاه Fine-tuning در فرایند سازگار کردن مدل‌های زبانی
• 3. تفاوت Pre-training، Fine-tuning و Prompt Engineering
• 4. معماری مدل‌های زبانی و اجزای قابل تنظیم
• 5. انتخاب مدل پایه برای Fine-tuning سبک
• 6. بررسی اندازه مدل و تأثیر آن بر یادگیری سبک
• 7. انتخاب مدل مناسب بر اساس هدف و منابع محاسباتی
• 8. مبانی توکن‌سازی و تأثیر آن بر Fine-tuning
• 9. ساختار داده آموزشی برای یادگیری سبک
• 10. گردآوری متون نماینده سبک هدف
• 11. استخراج سبک از نمونه‌های متنی
• 12. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌های سبک‌محور
• 13. حذف داده‌های تکراری و کم‌کیفیت
• 14. توازن و تنوع در مجموعه داده آموزشی
• 15. حفظ ویژگی‌های سبکی در پیش‌پردازش داده
• 16. طراحی نمونه‌های آموزشی برای انتقال سبک
• 17. ساخت Dataset برای Fine-tuning
• 18. فرمت‌های رایج داده برای آموزش مدل‌های زبانی
• 19. طراحی دستورالعمل و پاسخ برای آموزش سبک
• 20. Fine-tuning بر پایه متون آزاد و بدون ساختار
• 21. Fine-tuning بر پایه داده‌های Instruction-Response
• 22. انتخاب حجم مناسب داده آموزشی
• 23. تأثیر کیفیت داده بر خروجی سبک‌محور
• 24. کنترل بیش‌برازش در یادگیری سبک
• 25. تفکیک داده آموزش، اعتبارسنجی و ارزیابی
• 26. انتخاب روش Fine-tuning مناسب
• 27. Full Fine-tuning و محدودیت‌های آن
• 28. Parameter-Efficient Fine-tuning
• 29. مبانی LoRA و سازوکار آن
• 30. تنظیم Rank و Alpha در LoRA
• 31. Fine-tuning با QLoRA
• 32. Quantization و نقش آن در کاهش مصرف حافظه
• 33. انتخاب لایه‌های مناسب برای تطبیق سبک
• 34. تنظیم Learning Rate برای یادگیری سبک
• 35. انتخاب Batch Size و Gradient Accumulation
• 36. تعداد Epoch و کنترل میزان سازگاری سبک
• 37. Warmup و Scheduler در آموزش مدل
• 38. نظارت بر Loss و روند یادگیری
• 39. تشخیص Overfitting و Underfitting
• 40. مدیریت منابع GPU و حافظه در Fine-tuning
• 41. Fine-tuning با چند GPU
• 42. استفاده از Mixed Precision برای آموزش
• 43. پیاده‌سازی Fine-tuning با Hugging Face Transformers
• 44. استفاده از PEFT برای آموزش پارامتری کم‌هزینه
• 45. پیاده‌سازی LoRA و QLoRA با ابزارهای رایج
• 46. ساخت Pipeline کامل آموزش و ارزیابی
• 47. ذخیره و مدیریت Adapterهای سبک
• 48. ادغام Adapter با مدل پایه
• 49. تولید متن با مدل Fine-tuned
• 50. تنظیم Temperature برای کنترل سبک و خلاقیت
• 51. تأثیر Top-k و Top-p بر خروجی‌های خلاقانه
• 52. کنترل Repetition و تنوع واژگانی
• 53. تنظیم پارامترهای Decoding برای حفظ سبک
• 54. تفکیک سبک از محتوای تولیدشده
• 55. یادگیری لحن، واژگان و نحو خاص
• 56. یادگیری الگوهای روایی و ساختار جمله
• 57. یادگیری ریتم و موسیقی متن
• 58. یادگیری استعاره، تشبیه و تصویرسازی زبانی
• 59. یادگیری سبک شاعرانه و ادبی
• 60. یادگیری سبک داستان‌پردازی
• 61. یادگیری سبک طنز و کنایه
• 62. یادگیری سبک سوررئال و خیال‌انگیز
• 63. یادگیری سبک مینیمال و فشرده
• 64. یادگیری سبک توصیفی و سینمایی
• 65. یادگیری چند سبک در یک مدل
• 66. ایجاد سبک ترکیبی و منحصر به فرد
• 67. کنترل شدت سبک در زمان تولید
• 68. ترکیب Fine-tuning با Prompt Engineering
• 69. استفاده از System Prompt برای هدایت سبک
• 70. تفکیک دستور محتوایی از دستور سبکی
• 71. کنترل محتوای خروجی بدون از دست دادن سبک
• 72. حفظ دانش عمومی مدل پس از Fine-tuning
• 73. جلوگیری از Catastrophic Forgetting
• 74. کنترل رفتارهای ناخواسته مدل پس از آموزش
• 75. ارزیابی کیفی انتقال سبک
• 76. ارزیابی شباهت سبکی بین متن مرجع و خروجی
• 77. ارزیابی تنوع و خلاقیت خروجی
• 78. ارزیابی انسجام و کیفیت زبانی
• 79. طراحی معیارهای خودکار برای ارزیابی سبک
• 80. ارزیابی انسانی و طراحی Rubric
• 81. مقایسه مدل پایه و مدل Fine-tuned
• 82. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning
• 83. آزمون حساسیت مدل به داده‌های آموزشی
• 84. تحلیل خروجی‌های ناموفق و اصلاح Dataset
• 85. Iterative Fine-tuning و بهبود تدریجی سبک
• 86. ساخت مجموعه داده بازخورد برای اصلاح سبک
• 87. Fine-tuning مبتنی بر ترجیحات انسانی
• 88. مبانی Preference Optimization برای سبک
• 89. استفاده از DPO برای هم‌راستا کردن سبک
• 90. ترکیب SFT و Preference Optimization
• 91. کنترل خلاقیت بدون از دست دادن انسجام
• 92. مدیریت توازن میان نوآوری و تقلید از داده آموزشی
• 93. کاهش خطر حفظ عین متن‌های آموزشی
• 94. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در تقلید سبک نویسندگان
• 95. تشخیص و مدیریت سبک‌های مسئله‌دار یا ناخواسته
• 96. طراحی مدل سبک‌محور برای کاربردهای واقعی
• 97. ساخت مدل اختصاصی برای نویسندگی خلاق
• 98. ساخت مدل سبک‌محور برای تولید محتوای برند
• 99. ساخت مدل سبک‌محور برای داستان و فیلمنامه
• 100. بهینه‌سازی مدل Fine-tuned برای استقرار