فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان و دقت انتقال احساسات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان و دقت انتقال احساسات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی برای انتقال احساسات
• 2. درک احساسات در متن: چالش‌ها و رویکردها
• 3. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیت‌های آن‌ها در تولید متن احساسی
• 4. معرفی دیتاست‌های مناسب برای fine-tuning احساسی
• 5. آماده‌سازی دیتاست: پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 6. برچسب‌زنی داده‌ها برای fine-tuning احساسی: روش‌ها و ابزارها
• 7. معیارهای ارزیابی انتقال احساسات در متن تولید شده
• 8. آشنایی با کتابخانه‌های fine-tuning محبوب (Hugging Face Transformers)
• 9. پیاده‌سازی fine-tuning با استفاده از Transformers: گام به گام
• 10. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل در انتقال احساسات
• 11. کنترل میزان شدت احساسات در متن تولید شده
• 12. تکنیک‌های هدایت احساسی: Prompt Engineering
• 13. تکنیک‌های هدایت احساسی: Control Tokens
• 14. تکنیک‌های هدایت احساسی: PPLM (Plug and Play Language Model)
• 15. تکنیک‌های هدایت احساسی: GeDi (Generative Diversity)
• 16. Fine-tuning برای احساسات خاص: شادی، غم، خشم، ترس و غیره
• 17. Fine-tuning برای لحن‌های مختلف: رسمی، غیررسمی، طنزآمیز و غیره
• 18. ارزیابی و مقایسه مدل‌های fine-tune شده در انتقال احساسات
• 19. رفع مشکل Overfitting و Underfitting در fine-tuning احساسی
• 20. استفاده از Regularization برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 21. روش‌های کاهش بایاس (Bias) در مدل‌های زبانی و انتقال احساسات
• 22. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید متن همدلانه
• 23. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید محتوای خلاقانه با احساسات
• 24. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سوالات با لحن احساسی
• 25. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید داستان‌های کوتاه احساسی
• 26. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید شعر با انتقال احساسات
• 27. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید کپشن شبکه‌های اجتماعی با احساسات
• 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده با احساسات
• 29. استفاده از Transfer Learning در fine-tuning احساسی
• 30. بهینه‌سازی حافظه و سرعت در طول فرآیند fine-tuning
• 31. استفاده از تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
• 32. استفاده از تکنیک‌های Distillation برای افزایش سرعت مدل
• 33. استقرار (Deployment) مدل‌های fine-tune شده برای انتقال احساسات
• 34. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه احساسات