فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر تصمیم‌گیری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر تصمیم‌گیری

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. معماری ترانسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی
• 3. مجموعه داده‌ها و آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
• 4. روش‌های مختلف تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 5. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری نظارت‌شده
• 6. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی
• 7. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
• 8. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: دقت، صحت، F1-score و غیره
• 9. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل
• 10. بررسی اثرات نرخ یادگیری در تنظیم دقیق
• 11. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از GPU و TPU
• 12. بهینه‌سازی حافظه در تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 13. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه
• 14. تنظیم دقیق برای تولید شعر و داستان
• 15. تنظیم دقیق برای تولید متن‌های تبلیغاتی
• 16. تنظیم دقیق برای تولید متن‌های خبری
• 17. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سؤالات
• 18. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 19. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 20. تنظیم دقیق برای تولید زیرنویس
• 21. تنظیم دقیق برای تولید متن‌های آموزشی
• 22. تاثیر داده‌های آموزشی بر سبک مدل
• 23. کنترل سبک متن با استفاده از ویژگی‌های زبانی
• 24. استفاده از لغات و عبارات خاص برای ایجاد سبک
• 25. تولید متن با سبک‌های مختلف: رسمی، غیررسمی، محاوره‌ای
• 26. تولید متن با لحن‌های مختلف: مثبت، منفی، خنثی
• 27. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید محتوای شخصی‌سازی‌شده
• 28. تنظیم دقیق برای تولید محتوای متناسب با مخاطب خاص
• 29. تکنیک‌های تصمیم‌گیری در مدل‌های زبانی
• 30. استفاده از زنجیره فکر (Chain of Thought) در مدل‌های زبانی
• 31. تقویت استدلال در مدل‌های زبانی
• 32. استفاده از حافظه خارجی برای بهبود تصمیم‌گیری
• 33. تنظیم دقیق برای تولید پاسخ‌های دقیق و منطقی
• 34. تنظیم دقیق برای تولید پاسخ‌های خلاقانه و غیرمنتظره
• 35. بررسی چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 36. مشکلات داده‌های آموزشی: کمبود داده، داده‌های نویزی
• 37. مشکلات معماری مدل: حجم زیاد مدل، پیچیدگی محاسباتی
• 38. مشکلات تنظیم دقیق: بیش‌برازش، کم‌برازش
• 39. تکنیک‌های مقابله با بیش‌برازش در تنظیم دقیق
• 40. تکنیک‌های مقابله با کم‌برازش در تنظیم دقیق
• 41. استفاده از منظم‌سازی (Regularization) در تنظیم دقیق
• 42. استفاده از Dropout در تنظیم دقیق
• 43. استفاده از وزن‌دهی به لایه‌ها در تنظیم دقیق
• 44. بررسی ابزارهای متن‌باز برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 45. استفاده از Hugging Face Transformers
• 46. استفاده از PyTorch Lightning
• 47. استفاده از TensorFlow
• 48. مقایسه ابزارهای مختلف تنظیم دقیق
• 49. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 50. تحقیقات جدید در زمینه تنظیم دقیق
• 51. کاربردهای نوظهور تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 52. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 53. چالش‌های خاص تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 54. منابع داده فارسی برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 55. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندزبانه
• 56. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تنظیم دقیق
• 57. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 58. تنظیم دقیق برای تشخیص احساسات
• 59. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 60. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 61. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 62. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای صنعتی
• 63. تنظیم دقیق برای خدمات مشتری
• 64. تنظیم دقیق برای بازاریابی
• 65. تنظیم دقیق برای آموزش
• 66. بررسی مسائل اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 67. جلوگیری از تولید متن‌های تبعیض‌آمیز
• 68. جلوگیری از تولید اطلاعات نادرست
• 69. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل‌های زبانی
• 70. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با در نظر گرفتن ملاحظات اخلاقی