فلش‌کارت‌های آموزشی Fine-tuning مدل‌های زبانی: از انتخاب داده تا ارزیابی نهایی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning مدل‌های زبانی: از انتخاب داده تا ارزیابی نهایی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای وظایف خاص (Task-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 2. چرا Fine-tuning؟ مزایا و موارد استفاده
• 3. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری‌های اصلی آن‌ها
• 4. معرفی Hugging Face Transformers
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای Fine-tuning
• 6. مجموعه‌داده‌ها برای Fine-tuning: انواع و فرمت‌ها
• 7. انتخاب مجموعه‌داده مناسب برای وظیفه مورد نظر
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، توکنایز کردن و فرمت‌بندی
• 9. تقسیم مجموعه‌داده به بخش‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 10. مفهوم Overfitting و Underfitting در Fine-tuning
• 11. روش‌های جلوگیری از Overfitting: Regularization، Dropout و Early Stopping
• 12. تنظیم Hyperparameterها: نرخ یادگیری، Batch Size و Epochs
• 13. معرفی Optimizerها: Adam, SGD و غیره
• 14. Fine-tuning با استفاده از کتابخانه Transformers
• 15. Fine-tuning یک مدل طبقه‌بندی متن
• 16. Fine-tuning یک مدل تولید متن
• 17. Fine-tuning برای خلاصه سازی متن
• 18. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 19. Fine-tuning برای پاسخ به سوال
• 20. Fine-tuning برای تولید کد
• 21. استفاده از Data Augmentation در Fine-tuning
• 22. Fine-tuning با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 23. Fine-tuning با استفاده از PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 24. ارزیابی مدل Fine-tune شده: معیارهای ارزیابی
• 25. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
• 26. معیارهای ارزیابی برای تولید متن: BLEU, ROUGE, METEOR
• 27. تجزیه و تحلیل نتایج Fine-tuning
• 28. عیب‌یابی مشکلات رایج در Fine-tuning
• 29. استقرار مدل Fine-tune شده
• 30. استفاده از مدل Fine-tune شده در یک API
• 31. بهینه‌سازی مدل Fine-tune شده برای استقرار
• 32. Fine-tuning روی GPU و TPU
• 33. Fine-tuning توزیع‌شده (Distributed Fine-tuning)
• 34. استفاده از WandB برای مانیتورینگ و Logging
• 35. Fine-tuning با استفاده از Cloud Services (Google Colab, AWS SageMaker)
• 36. آشنایی با مباحث اخلاقی در Fine-tuning
• 37. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در Fine-tuning