فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Domain-Specific Data Augmentation

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Domain-Specific Data Augmentation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: مقدمه‌ای بر سفارشی‌سازی
• 2. معماری‌های مدل زبانی: مروری جامع
• 3. تکنیک‌های افزایش داده برای مدل‌های زبانی
• 4. داده‌های خاص دامنه: تعریف و اهمیت
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های خاص دامنه
• 6. برچسب‌گذاری داده‌ها: روش‌ها و چالش‌ها
• 7. روش‌های تمیز کردن داده‌ها و حذف نویز
• 8. تکنیک‌های نمونه‌برداری داده برای افزایش تنوع
• 9. معماری Domain-Specific Data Augmentation: اصول اساسی
• 10. پیاده‌سازی Domain-Specific Data Augmentation
• 11. افزایش داده مبتنی بر قوانین: کاربردها و محدودیت‌ها
• 12. افزایش داده مبتنی بر مدل: رویکردها و ارزیابی
• 13. استفاده از back-translation در افزایش داده
• 14. تکنیک‌های paraphrasing برای تولید داده‌های جدید
• 15. افزایش داده با استفاده از generative models
• 16. ارزیابی کیفیت داده‌های تولید شده
• 17. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی سفارشی‌سازی شده
• 18. تاثیر حجم داده بر عملکرد مدل
• 19. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد
• 20. روش‌های مقابله با overfitting در مدل‌های زبانی
• 21. استفاده از regularisation در آموزش مدل
• 22. تکنیک‌های transfer learning برای سفارشی‌سازی مدل
• 23. Fine-tuning مدل‌های pre-trained: یک رویکورد عملی
• 24. انتخاب مدل pre-trained مناسب
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 26. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف تولید متن
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف پرسش و پاسخ
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف ترجمه ماشینی
• 29. استفاده از attention mechanisms در مدل‌های زبانی
• 30. معماری Transformer: بررسی دقیق
• 31. مکانیزم‌های self-attention و multi-head attention
• 32. پیاده‌سازی Transformer برای سفارشی‌سازی مدل
• 33. استفاده از embedding layers در مدل‌های زبانی
• 34. Word embeddings: انواع و کاربردها
• 35. Sentence embeddings: تولید نمایش‌های معنایی
• 36. استفاده از contextual embeddings (BERT, RoBERTa)
• 37. ارزیابی embeddingها: روش‌ها و معیارها
• 38. تکنیک‌های کاهش ابعاد embeddingها
• 39. بهینه‌سازی عملکرد مدل با استفاده از quantization
• 40. Quantization aware training: یک رویکرد پیشرفته
• 41. Pruning: کاهش اندازه مدل با حذف اتصالات غیرضروری
• 42. Knowledge distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 43. استفاده از distributed training برای تسریع آموزش
• 44. روش‌های موازی‌سازی آموزش مدل
• 45. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 46. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل
• 47. ابزارهای رایج برای fine-tuning مدل‌های زبانی
• 48. TensorFlow: یک چارچوب قدرتمند برای یادگیری ماشین
• 49. PyTorch: یک چارچوب انعطاف‌پذیر برای یادگیری عمیق
• 50. Hugging Face Transformers: کتابخانه‌ای برای مدل‌های pre-trained
• 51. استفاده از ابزارهای MLOps برای مدیریت چرخه حیات مدل
• 52. مانیتورینگ و ارزیابی مستمر مدل‌های زبانی
• 53. A/B testing: مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
• 54. Deploying مدل‌های زبانی سفارشی‌سازی شده
• 55. APIها و سرویس‌های cloud برای استقرار مدل
• 56. چالش‌های استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های تولید
• 57. بهینه‌سازی latency و throughput مدل‌های زبانی
• 58. امنیت مدل‌های زبانی: تهدیدات و راهکارها
• 59. حریم خصوصی داده‌ها در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 60. اخلاق در توسعه و استفاده از مدل‌های زبانی
• 61. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی: درک نحوه تصمیم‌گیری مدل
• 62. تکنیک‌های explainable AI (XAI) برای مدل‌های زبانی
• 63. کاربردهای عملی سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 64. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی برای صنعت بهداشت و درمان
• 65. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی برای صنعت مالی
• 66. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی برای صنعت حقوقی
• 67. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی برای خدمات مشتری
• 68. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی: روندهای نوظهور
• 69. مدل‌های زبانی چندزبانه: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 70. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در مدل‌های زبانی
• 71. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مدل‌های زبانی
• 72. استفاده از داده‌های synthetic در سفارشی‌سازی مدل‌ها