فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مقلدانه از مدل‌های بزرگتر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مقلدانه از مدل‌های بزرگتر

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 و انتقال یادگیری
• 2. مدل‌های زبانی بزرگ: مروری بر معماری و قابلیت‌ها
• 3. آشنایی با دیتاست‌های مورد نیاز برای Fine-tuning لحن
• 4. انتخاب مدل پایه مناسب برای تقلید لحن
• 5. مفهوم Embedding و نقش آن در درک لحن
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning لحن
• 7. آماده‌سازی دیتاست: پاکسازی و قالب‌بندی متن
• 8. تکنیک‌های تقسیم دیتاست: آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 9. معرفی کتابخانه‌های Fine-tuning محبوب (Hugging Face Transformers)
• 10. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای Fine-tuning
• 11. نوشتن اسکریپت Fine-tuning با استفاده از Transformers
• 12. انتخاب پارامترهای Fine-tuning: Learning Rate، Batch Size، Epochs
• 13. استراتژی‌های تنظیم Learning Rate
• 14. مانیتورینگ فرآیند Fine-tuning
• 15. ارزیابی مدل Fine-tune شده: معیارها و روش‌ها
• 16. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی کیفیت لحن
• 17. BLEU score و ROUGE score در ارزیابی متن تولید شده
• 18. بررسی بصری خروجی مدل و تحلیل کیفی
• 19. ایجاد لحن‌های مختلف با Fine-tuning روی دیتاست‌های متنوع
• 20. Fine-tuning برای تقلید لحن نویسندگان مشهور
• 21. Fine-tuning برای خلق لحن‌های خاص (رسمی، غیررسمی، طنزآمیز)
• 22. Fine-tuning برای تغییر سبک نوشتاری (شعری، خبری، علمی)
• 23. بهینه‌سازی حافظه در فرآیند Fine-tuning
• 24. استفاده از تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
• 25. استفاده از تکنیک‌های Pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
• 26. استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation) برای Fine-tuning کارآمد
• 27. Fine-tuning چندوظیفه‌ای: ترکیب لحن و موضوع
• 28. Fine-tuning با استفاده از Reinforcement Learning
• 29. استفاده از Human-in-the-Loop برای بهبود کیفیت لحن
• 30. تکنیک‌های Data Augmentation برای افزایش تنوع دیتاست
• 31. مقابله با Overfitting در Fine-tuning لحن
• 32. استفاده از Regularization Techniques
• 33. چالش‌های Fine-tuning لحن و راه‌حل‌های آن‌ها
• 34. Fine-tuning روی منابع محدود: Few-shot Learning
• 35. آشنایی با مدل‌های زبانی کوچکتر و Fine-tuning آن‌ها
• 36. استفاده از Cloud GPUs برای Fine-tuning سریع‌تر
• 37. استقرار مدل Fine-tune شده (Deployment)
• 38. ساخت API برای دسترسی به مدل Fine-tune شده
• 39. استفاده از مدل Fine-tune شده در برنامه‌های کاربردی
• 40. مستندسازی فرآیند Fine-tuning و اشتراک‌گذاری مدل
• 41. آینده Fine-tuning لحن و مدل‌های زبانی بزرگ
• 42. بررسی موردی: Fine-tuning لحن برای چت‌بات‌ها
• 43. بررسی موردی: Fine-tuning لحن برای تولید محتوای بازاریابی
• 44. بررسی موردی: Fine-tuning لحن برای تولید داستان و شعر