فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Generative AI for Multi-Modal Content Creation

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Generative AI for Multi-Modal Content Creation

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 Generative AI برای تولید محتوای چندوجهی
• 3. مفهوم لحن در مدل‌های زبانی
• 4. روش‌های جمع‌آوری داده برای تنظیم دقیق
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل
• 6. برچسب‌گذاری داده‌ها: اصول و تکنیک‌ها
• 7. ارزیابی کیفیت داده‌های آموزشی
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 9. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 10. استفاده از داده‌های کم‌حجم (Few-Shot Learning)
• 11. روش‌های تنظیم دقیق مبتنی بر گرادیان
• 12. تنظیم دقیق با استفاده از Reinforcement Learning
• 13. معرفی کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch برای تنظیم دقیق
• 14. پیاده‌سازی تنظیم دقیق با استفاده از Transformers
• 15. تکنیک‌های تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 16. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم دقیق‌شده
• 18. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولیدشده
• 19. تولید محتوای متنی با لحن مشخص
• 20. تولید محتوای تصویری با استفاده از مدل‌های چندوجهی
• 21. تولید محتوای صوتی با لحن دلخواه
• 22. تولید محتوای ویدئویی با استفاده از مدل‌های Generative AI
• 23. یکپارچه‌سازی متن، تصویر و صدا در تولید محتوا
• 24. کنترل لحن در تولید محتوای چندوجهی
• 25. تکنیک‌های افزایش تنوع در محتوای تولیدشده
• 26. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
• 27. استفاده از سخت‌افزار تخصصی (GPU, TPU)
• 28. تکنیک‌های کاهش حافظه مصرفی مدل
• 29. استفاده از مدل‌های کوانتیزه (Quantized Models)
• 30. امنیت مدل‌های زبانی: مقابله با حملات خصمانه
• 31. حریم خصوصی داده‌ها در تنظیم دقیق مدل
• 32. اخلاق در تولید محتوای Generative AI
• 33. کاربردهای تجاری تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 34. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 35. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای آموزشی
• 36. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای خبری
• 37. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای خلاقانه
• 38. بهینه‌سازی لحن برای مخاطبان خاص
• 39. تحلیل روان‌شناختی لحن و تأثیر آن بر مخاطب
• 40. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود لحن
• 41. تکنیک‌های خودکار تشخیص لحن
• 42. بررسی موردی: تنظیم دقیق مدل برای یک برند خاص
• 43. بررسی موردی: تنظیم دقیق مدل برای یک صنعت خاص
• 44. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق
• 45. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 46. تأثیر مدل‌های زبانی بر تولید محتوا
• 47. چالش‌های پیش روی توسعه مدل‌های زبانی
• 48. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای شعر
• 49. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای داستان
• 50. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای فیلمنامه
• 51. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای بازی
• 52. تولید محتوای تعاملی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 53. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 54. استفاده از مدل‌های زبانی در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 55. تولید محتوای شخصی‌سازی‌شده با استفاده از مدل‌های زبانی
• 56. تکنیک‌های مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 57. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی: درک نحوه عملکرد مدل
• 58. تکنیک‌های افزایش قابلیت اعتماد به مدل‌های زبانی
• 59. استفاده از مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 60. تولید محتوای چندزبانه با استفاده از مدل‌های زبانی
• 61. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای حقوقی
• 62. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای پزشکی
• 63. تنظیم دقیق مدل برای تولید محتوای فنی
• 64. بررسی آخرین دستاوردها در زمینه تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 65. کارگاه عملی: تنظیم دقیق یک مدل زبانی ساده
• 66. مدیریت نسخه‌های مدل و داده‌ها
• 67. بهره‌گیری از ابر (Cloud) برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی