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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

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 و مفاهیم پایه
• 2. معماری‌های مدل زبانی: ترانسفورمرها و انواع آن‌ها
• 3. داده‌های آموزشی: جمع‌آوری، پاکسازی و آماده‌سازی
• 4. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، ریشه‌یابی و نرمال‌سازی
• 5. Embedding کلمات: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 6. مدل‌های زبانی احتمالاتی: n-gram و مارکوف
• 7. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning): اصول و روش‌ها
• 9. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
• 10. تنظیم دقیق با داده‌های خاص دامنه
• 11. تولید متن: استراتژی‌ها و الگوریتم‌ها
• 12. کنترل‌پذیری تولید متن: راهنمایی و محدودیت‌ها
• 13. تولید متن خلاقانه: شعر، داستان و فیلمنامه
• 14. سبک‌های نوشتاری: شناسایی و تحلیل
• 15. تطبیق سبک: انتقال سبک از یک متن به متن دیگر
• 16. تولید متن با سبک مشخص: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 17. خودکارسازی سبک: ایجاد سبک‌های جدید
• 18. استفاده از داده‌های سبک: جمع‌آوری و برچسب‌گذاری
• 19. Embedding سبک: نمایش سبک در فضای برداری
• 20. تولید متن با استفاده از Embedding سبک
• 21. تغییر سبک متن موجود: روش‌ها و ابزارها
• 22. تولید متن چند سبکی: ترکیب سبک‌های مختلف
• 23. ارزیابی کیفیت سبک: معیارها و روش‌ها
• 24. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) در تولید متن
• 25. دمای نمونه‌برداری (Temperature Sampling)
• 26. Top-k Sampling
• 27. Nucleus Sampling (Top-p Sampling)
• 28. تنظیم پارامترهای نمونه‌برداری برای کنترل خروجی
• 29. استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 30. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 31. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 32. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 33. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 34. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation)
• 35. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 36. استفاده از مدل‌های زبانی برای پاسخ به سؤالات
• 37. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 38. ارزیابی عملکرد سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 39. مدل‌های زبانی برای تولید زیرنویس
• 40. تولید خودکار زیرنویس برای ویدئوها
• 41. ارزیابی کیفیت زیرنویس
• 42. تولید متن برای رسانه‌های اجتماعی
• 43. بهینه‌سازی متن برای پلتفرم‌های مختلف
• 44. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با استفاده از مدل‌های زبانی
• 45. تشخیص لحن (Tone Detection) در متن
• 46. تولید متن متناسب با مخاطب خاص
• 47. شخصی‌سازی (Personalization) متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 48. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای بازاریابی
• 49. تولید شعار و تیتر جذاب
• 50. تولید توضیحات محصول
• 51. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید محتوای آموزشی
• 52. تولید تمرین و سؤالات امتحانی
• 53. تولید توضیحات ساده برای مفاهیم پیچیده
• 54. بهبود کیفیت محتوای تولید شده با مدل‌های زبانی
• 55. اصلاح گرامر و املای متن
• 56. بهبود خوانایی متن
• 57. استفاده از مدل‌های زبانی برای تشخیص اخبار جعلی (Fake News)
• 58. تحلیل محتوای اخبار برای تشخیص صحت
• 59. تولید محتوای متضاد برای شناسایی اخبار جعلی
• 60. مدل‌های زبانی برای تولید متن حقوقی
• 61. تولید قراردادهای ساده
• 62. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
• 63. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی
• 64. جلوگیری از تولید متن مضر و تبعیض‌آمیز
• 65. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 66. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی
• 67. مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 68. بهبود قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی
• 69. آینده مدل‌های زبانی: روندها و پیش‌بینی‌ها
• 70. ابزارهای متن‌باز برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 71. کتابخانه‌های پایتون برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 72. استفاده از GPU برای تسریع فرآیند تنظیم دقیق
• 73. بهینه‌سازی حافظه در هنگام تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 74. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق
• 75. تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 76. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 77. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای مدل‌های زبانی
• 78. استفاده از دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های دانش در مدل‌های زبانی
• 79. توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه
• 80. تنظیم دقیق برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 81. منابع داده‌ای فارسی برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی