فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و کنترل رباتیک یا سیستمی با یادگیری تقویتی چندوجهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و کنترل رباتیک یا سیستمی با یادگیری تقویتی چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای اهداف خاص
• 2. شناخت ساختار مدل‌های زبانی و مکانیسم‌های انطباق لحن و سبک زبانی
• 3. روش‌های آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌های متنی برای انتقال سبک و لحن منحصر به فرد
• 4. پیاده‌سازی تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتر (PEFT) مانند LoRA و QLoRA
• 5. طراحی و تولید مجموعه داده‌های آموزشی تخصصی برای هدایت رفتار خروجی مدل
• 6. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در هدایت مدل‌های زبانی
• 7. آشنایی با روش یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) و بهینه‌سازی ترجیحات
• 8. پیاده‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی ترجیحات مستقیم (DPO) بدون نیاز به مدل پاداش
• 9. تنظیم مدل برای کنترل سیستم‌هایاتومیک و رباتیک از طریق دستورات زبانی
• 10. مفاهیم یادگیری تقویتی چندوجهی (Multimodal RL) در ترکیب داده‌های متنی و کنترلی
• 11. طراحی تابعی پاداش (Reward Function) سفارشی برای رفتارها و فرامین رباتیک
• 12. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید کدهای کنترلی و فرامین سیستم‌های تعبیه‌شده
• 13. مدیریت پایداری و ایمنی خروجی مدل در تعامل با محیط‌های فیزیکی و رباتیک
• 14. استفاده از روش‌های پاداش مدل‌محور (Model-based Reward) در تنظیم دقیق تقویتی
• 15. ارزیابی و تست رفتارهای زبانی و کنترلی مدل پس از فرآیند تنظیم دقیق
• 16. مدیریت چالش فاجعه‌بار فراموشی (Catastrophic Forgetting) در تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 17. بهینه‌سازی مصرف حافظه و منابع سخت‌افزاری در آموزش مدل‌های ترکیبی زبان و رباتیک
• 18. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازخوردگیری خودکار و یادگیری از تجربه در سیستم‌های هوشمند
• 19. تنظیم مدل برای سازگاری با زمان پاسخ‌دهی بلادرنگ (Real-time) در کنترل ربات
• 20. بررسی مطالعات موردی و پیاده‌سازی پروژه جامع کنترل رباتیک با مدل‌های زبانی تنظیم‌شده