فلش‌کارت‌های آموزشی داده‌های محدود، نتایج بزرگ: Fine-tuning مبتنی بر اصول LLM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌های محدود، نتایج بزرگ: Fine-tuning مبتنی بر اصول LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning با داده‌های محدود

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر: مبانی و اجزا
• 3. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 4. بردارسازی کلمات: Word2Vec و GloVe
• 5. Embedding های متنی: FastText و ELMo
• 6. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن
• 7. مجموعه داده‌ها و آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 8. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 9. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
• 10. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
• 11. بهینه‌سازی حافظه در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 12. Fine-tuning با استفاده از کتابخانه Transformers
• 13. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 14. Fine-tuning برای تولید متن
• 15. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 16. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 17. Fine-tuning برای پاسخ به سوال
• 18. استفاده از داده‌های کم‌حجم در Fine-tuning
• 19. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در LLM ها
• 20. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در Fine-tuning
• 21. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) در Fine-tuning
• 22. استفاده از Regularization در Fine-tuning
• 23. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 24. Fine-tuning با استفاده از GPU و TPU
• 25. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning
• 26. Fine-tuning چندزبانه (Multilingual Fine-tuning)
• 27. Fine-tuning برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 28. استفاده از وزن‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Weights)
• 29. Fine-tuning افزایشی (Incremental Fine-tuning)
• 30. Fine-tuning مبتنی بر Reinforcement Learning
• 31. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج (Inference)
• 32. کاهش حجم مدل‌های بزرگ (Model Compression)
• 33. Quantization و Pruning در LLM ها
• 34. Distillation دانش (Knowledge Distillation)
• 35. استفاده از مدل‌های سبک‌وزن (Lightweight Models)
• 36. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 37. Fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 38. Fine-tuning برای تشخیص اسپم (Spam Detection)
• 39. Fine-tuning برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 40. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
• 41. Fine-tuning برای تولید کد
• 42. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات
• 43. Fine-tuning برای تکمیل جملات
• 44. Fine-tuning برای اصلاح گرامری
• 45. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات چندگزینه‌ای
• 46. Fine-tuning برای استدلال متنی
• 47. Fine-tuning برای درک مطلب
• 48. Fine-tuning با استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 49. Fine-tuning با استفاده از یادگیری فعال (Active Learning)
• 50. استفاده از تکنیک‌های Ensemble در Fine-tuning
• 51. ارزیابی و مقایسه مدل‌های Fine-tuned
• 52. استقرار (Deployment) مدل‌های Fine-tuned
• 53. نظارت بر عملکرد مدل‌های Fine-tuned
• 54. به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned
• 55. اتوماسیون فرآیند Fine-tuning
• 56. ابزارهای پیشرفته برای Fine-tuning
• 57. Fine-tuning با استفاده از Federated Learning
• 58. حریم خصوصی و امنیت در Fine-tuning
• 59. چالش‌های اخلاقی در استفاده از LLM ها
• 60. آینده Fine-tuning و LLM ها