فلش‌کارت‌های آموزشی استراتژی‌های نوآورانه در یادگیری نیمه نظارت شده برای LLMs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های نوآورانه در یادگیری نیمه نظارت شده برای LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning) در مدلسازی زبان
• 2. تفاوت‌های یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised)، نظارت‌شده و نیمه نظارت شده در LLMها
• 3. استفاده از الگوریتم Pseudo-Labeling جهت برچسب‌گذاری خودکار داده‌های متنی بدون برچسب
• 4. روش‌های اصلاح و فیلتر کردن برچسب‌های کاذب (Pseudo-Labels) بر اساس اطمینان مدل (Confidence Thresholding)
• 5. تکنیک Self-Training و چرخه بهبود تدریجی مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. استراتژی‌های معلم-شاگرد (Teacher-Student Frameworks) در پیش‌آموزش و تنظیم دقیق LLMها
• 7. یادگیری ثبات‌محور (Consistency Regularization) در پردازش زبان طبیعی
• 8. افزایش داده‌های متنی (Text Data Augmentation) برای اعمال محدودیت‌های ثبات
• 9. تکنیک‌های پویای نویزدهی متنی (Back-Translation, Word Substitution) در SSL
• 10. تلفیق Masked Language Modeling (MLM) و Causal Language Modeling با هدف SSL
• 11. رویکرد پاداش‌دهی نیمه نظارت شده در فرآیند RLHF و DPO
• 12. استفاده از مدل‌های زبانی به عنوان برچسب‌زن‌های نیمه نظارت شده (LLM-as-a-Teacher)
• 13. تکنیک Co-Training و استفاده از دیدگاه‌های متعدد (Multi-View) روی داده‌های متنی
• 14. تولید داده‌های ترکیبی و مصنوعی (Synthetic Data Generation) به کمک SSL
• 15. استراتژی‌های انطباق دامنه (Domain Adaptation) با استفاده از داده‌های هدف بدون برچسب
• 16. تکنیک‌های یادگیری مقابله‌ای (Contrastive Learning) نیمه نظارت شده در LLMها
• 17. استفاده از SSL در Fine-Tuning با داده‌های محدود (Low-Resource Fine-Tuning)
• 18. ترکیب روش‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (LoRA) با استراتژی‌های SSL
• 19. ارزیابی و سنجش پایداری مدل‌های زبانی در مواجهه با نویز برچسب‌ها
• 20. تحلیل هزینه‌های محاسباتی و بهینه‌سازی فرآیند آموزش نیمه نظارت شده
• 21. عیب‌یابی انحراف مدل (Model Drift) و تایید کیفیت برچسب‌های تولیدی