فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Creative Applications

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Creative Applications

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 چندوجهی در مدل‌های زبانی
• 3. کاربردهای خلاقانه مدل‌های زبانی چندوجهی
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی سفارشی
• 5. پیش‌پردازش متن برای تنظیم دقیق مدل زبانی
• 6. برچسب‌گذاری داده‌ها: روش‌ها و ابزارها
• 7. مفهوم انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
• 8. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 9. انتخاب مدل پایه مناسب برای سفارشی‌سازی
• 10. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 11. رویکردهای نظارتی در تنظیم دقیق مدل زبانی
• 12. یادگیری تقویتی برای سفارشی‌سازی لحن مدل
• 13. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای تولید متن متنوع
• 14. کنترل ویژگی‌های متن تولید شده با مدل زبانی
• 15. استفاده از embeddingها برای بهبود کیفیت متن
• 16. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: بررسی دقیق
• 18. معماری BERT و کاربردهای آن در سفارشی‌سازی
• 19. مدل‌های GPT و تولید متن خلاقانه
• 20. مدل‌های T5: متن به متن و تنظیم دقیق
• 21. مدل‌های زبانی چند زبانه و سفارشی‌سازی
• 22. ارزیابی سوگیری در مدل‌های زبانی و روش‌های کاهش آن
• 23. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید شعر
• 24. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید داستان
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 26. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید محتوای آموزشی
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سؤالات
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 29. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 30. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید زیرنویس
• 31. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید کپشن عکس
• 32. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید اسکریپت ویدیو
• 33. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید ایمیل
• 34. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید گزارش
• 35. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید اخبار
• 36. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 37. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در تنظیم دقیق مدل زبانی
• 38. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 39. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با منابع محاسباتی محدود
• 40. استفاده از تکنیک‌های کمّی‌سازی (Quantization)
• 41. استفاده از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 42. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch برای تنظیم دقیق
• 43. استفاده از کتابخانه Transformers برای تنظیم دقیق
• 44. بررسی ابزارهای MLOps برای مدیریت چرخه عمر مدل
• 45. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 46. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های زبانی
• 47. تکنیک‌های تشخیص و رفع خطا در مدل‌های زبانی
• 48. استفاده از رویکردهای ترکیبی برای سفارشی‌سازی
• 49. مفهوم یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 50. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های ساختگی
• 51. تولید داده‌های ساختگی با استفاده از GANها
• 52. مفهوم یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 53. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای درک احساسات
• 54. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تشخیص موضوعات
• 55. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای استخراج اطلاعات
• 56. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده
• 57. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تحلیل معنایی
• 58. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید متن با سبک خاص
• 59. مدل‌سازی زبان‌های محلی و گویش‌ها
• 60. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 61. استفاده از منابع زبانی فارسی برای سفارشی‌سازی
• 62. ارزیابی کیفیت متن تولید شده به زبان فارسی
• 63. بهبود قابلیت‌های مدل‌های زبانی فارسی
• 64. آینده مدل‌های زبانی و سفارشی‌سازی