فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تولید همزمان داده‌های چندوجهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تولید همزمان داده‌های چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های چندوجهی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مروری بر Fine-tuning و اهمیت آن در داده‌های چندوجهی
• 3. معماری‌های مدل‌های زبانی چندوجهی: یک بررسی کلی
• 4. انواع داده‌های چندوجهی (تصویر، متن، صدا، ویدئو) و چالش‌های آن‌ها
• 5. پیش‌پردازش داده‌های چندوجهی برای Fine-tuning
• 6. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
• 7. معیارهای ارزیابی مدل‌های چندوجهی Fine-tuned
• 8. ابزارهای رایج برای Fine-tuning مدل‌های چندوجهی (Hugging Face, TensorFlow, PyTorch)
• 9. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید تصویر و متن
• 10. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید صدا و متن
• 11. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید ویدئو و متن
• 12. کنترل میزان تولید داده‌های چندوجهی: مفاهیم و روش‌ها
• 13. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای کنترل تولید (Temperature, Top-k, Top-p)
• 14. استفاده از Reinforcement Learning برای کنترل تولید داده‌های چندوجهی
• 15. Fine-tuning با استفاده از Loss Functionهای سفارشی برای کنترل تولید
• 16. استفاده از Adversarial Training برای بهبود کیفیت و کنترل تولید
• 17. کنترل سبک و لحن در تولید داده‌های چندوجهی
• 18. Fine-tuning برای تولید داده‌های چندوجهی با حفظ ثبات معنایی
• 19. Fine-tuning برای تولید داده‌های چندوجهی با تنوع بالا
• 20. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید داده‌های چندوجهی متنی-تصویری
• 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید داده‌های چندوجهی متنی-صوتی
• 22. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید داده‌های چندوجهی متنی-ویدئویی
• 23. بررسی موردی: Fine-tuning برای تولید کپشن تصویر
• 24. بررسی موردی: Fine-tuning برای تولید موسیقی با توضیحات متنی
• 25. بررسی موردی: Fine-tuning برای تولید ویدئوهای کوتاه با اسکریپت متنی
• 26. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (گرادیان‌های ناپایدار، Overfitting)
• 27. راهکارهای مقابله با چالش‌های Fine-tuning (Regularization, Dropout, Weight Decay)
• 28. استفاده از Transfer Learning در Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
• 29. بهینه‌سازی Hyperparameterها برای Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
• 30. استفاده از Distributed Training برای Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 31. مبانی Quantization و Pruning برای کاهش حجم مدل‌های Fine-tuned
• 32. استقرار (Deployment) مدل‌های چندوجهی Fine-tuned
• 33. نظارت و ارزیابی مستمر مدل‌های چندوجهی Fine-tuned
• 34. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در تولید داده‌های چندوجهی
• 35. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی برای داده‌های چندوجهی