فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پیش‌بینی طولانی‌مدت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پیش‌بینی طولانی‌مدت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای پیش‌بینی طولانی‌مدت (Long-term Generation) در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 2. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی در حفظ پیوستگی متون طولانی و حافظه متنی
• 3. آشنایی با مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) و تأثیر پنجره زمینه بر پیش‌بینی‌های بلندمدت
• 4. بررسی مفهوم Fine-tuning و نقش آن در هدایت رفتار تولید متن مدل‌های زبانی
• 5. طراحی و آماده‌سازی مجموعه داده‌ها (Datasets) تخصصی برای آموزش پیش‌بینی‌های ساختاریافته بلندمدت
• 6. پیکربندی محیط‌های سخت‌افزاری و ابزارهای بهینه‌سازی حافظه برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 7. تنظیم هایپرپارامترها و نرخ یادگیری ویژه برای تسلط مدل بر پویایی‌های بلندمدت متن
• 8. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning یا PEFT) برای مدیریت متن‌های طولانی
• 9. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل طول و ساختار خروجی در فرآیند تنظیم دقیق
• 10. مدیریت انحراف معنایی (Semantic Drift) و از دست رفتن رشته کلام در تولیدهای طولانی
• 11. بهینه‌سازی توابع هزینه (Loss Functions) برای جریمه کردن تناقض‌ها در پیش‌بینی‌های چندمرحله‌ای
• 12. ارزیابی قابلیت انسجام، منطق و پیوستگی روایی در تولید متن‌های طولانی پس از Fine-tuning
• 13. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسانی (RLHF) برای تثبیت بلندمدت خروجی‌ها
• 14. مدیریت پنجره‌های زمینه پویا و پیاده‌سازی مکانیزم‌های حافظه کمکی در مدل
• 15. تست و اعتبارسنجی کیفیت مدل آموزش‌دیده در سناریوهای تولید اسناد طولانی و کتاب‌گونه
• 16. رفع خطاهای رایج، ناپایداری‌های آموزشی و پدیده از دست رفتن گرادیان در آموزش متن‌بلند
• 17. مستندسازی نتایج، ارزیابی سنجه‌های ارزیابی خودکار (Perplexity و ROUGE) در مقیاس طولانی
• 18. بهینه‌سازی سرعت استنتاج (Inference) و مدیریت مصرف حافظه در تولید پاسخ‌های طولانی
• 19. طراحی خطوط لوله (Pipelines) استقرار و مانیتورینگ مدل‌های تنظیم‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 20. پروژه جامع: پیاده‌سازی و ارزیابی کامل یک فرآیند Fine-tuning سفارشی برای کنترل دقیق پیش‌بینی‌های طولانی‌مدت در یک مدل زبانی بزرگ