فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان نرمی گذار بین سبک‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان نرمی گذار بین سبک‌ها

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 کنترل سبک در مدل‌های زبانی
• 2. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری آن‌ها
• 3. آشنایی با مفهوم سبک زبانی و ابعاد آن
• 4. تعریف میزان نرمی گذار بین سبک‌ها
• 5. روش‌های ارزیابی سبک زبانی
• 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی برای Fine-tuning سبک
• 7. بررسی انواع داده‌های متنی برای Fine-tuning سبک
• 8. برچسب‌گذاری داده‌ها بر اساس سبک زبانی
• 9. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای Fine-tuning
• 10. معرفی فریم‌ورک‌های Fine-tuning محبوب (مانند Hugging Face Transformers)
• 11. تنظیم پارامترهای Fine-tuning (نرخ یادگیری، Batch Size و...)
• 12. Fine-tuning مدل برای تغییر لحن (رسمی به غیررسمی و بالعکس)
• 13. Fine-tuning مدل برای تغییر سبک نوشتاری (روایی، خبری، علمی و...)
• 14. Fine-tuning مدل برای تقلید از سبک نویسندگان خاص
• 15. استفاده از تکنیک‌های Data Augmentation برای بهبود Fine-tuning
• 16. کنترل میزان نرمی گذار با استفاده از وزن‌دهی داده‌ها
• 17. استفاده از Loss Function های سفارشی برای کنترل سبک
• 18. معرفی روش‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 19. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tune شده در تغییر سبک
• 20. اندازه‌گیری میزان موفقیت در کنترل نرمی گذار
• 21. تحلیل نتایج و شناسایی نقاط ضعف مدل
• 22. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning بر اساس نتایج ارزیابی
• 23. استفاده از تکنیک‌های Ensemble برای ترکیب مدل‌های مختلف
• 24. Fine-tuning ترتیبی (Sequential Fine-tuning) برای سبک‌های پیچیده
• 25. Fine-tuning چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning) برای سبک‌های مرتبط
• 26. استفاده از Reinforcement Learning برای Fine-tuning سبک
• 27. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ و Debugging در Fine-tuning
• 28. بررسی چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. مقایسه Fine-tuning با روش‌های دیگر کنترل سبک (Prompt Engineering)
• 30. پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین کامل Fine-tuning سبک
• 31. استفاده از Fine-tuning در کاربردهای عملی (چت‌بات‌ها، تولید محتوا و...)
• 32. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 33. آینده Fine-tuning و کنترل سبک در مدل‌های زبانی