کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان مصرف منابع

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان مصرف منابع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 3. آشنایی با فرایند fine-tuning
• 4. اهداف fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 5. مفاهیم پایه fine-tuning
• 6. تنظیم پارامترهای مدل برای fine-tuning
• 7. انتخاب مجموعه داده مناسب برای fine-tuning
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
• 9. تکنیک‌های augmentation داده‌ها
• 10. اندازه‌گیری کیفیت fine-tuning
• 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 12. متریک‌های اختصاصی برای fine-tuning
• 13. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 14. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
• 15. تنظیم تعداد Epoch ها
• 16. استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی
• 17. بهینه‌سازهای رایج در fine-tuning
• 18. تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز
• 19. مدیریت Overfitting در fine-tuning
• 20. تکنیک‌های Regularization
• 21. Early Stopping برای جلوگیری از Overfitting
• 22. استفاده از Dropout
• 23. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 24. تولید متن خلاقانه
• 25. تولید متن خبری
• 26. تولید متن علمی
• 27. تولید متن ادبی
• 28. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 29. خلاصه‌سازی انتزاعی
• 30. خلاصه‌سازی استخراجی
• 31. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 32. ترجمه ماشینی عصبی
• 33. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 34. تحلیل احساسات
• 35. تشخیص اسپم
• 36. طبقه‌بندی موضوعی
• 37. Fine-tuning برای وظایف پرسش و پاسخ
• 38. سیستم‌های پرسش و پاسخ استخراجی
• 39. سیستم‌های پرسش و پاسخ انتزاعی
• 40. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
• 41. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 42. Fine-tuning برای وظایف دیالوگ سیستم
• 43. توسعه چت‌بات‌های سازگار
• 44. Fine-tuning با استفاده از LoRA
• 45. مفاهیم پایه LoRA
• 46. مزایای LoRA در fine-tuning
• 47. پیاده‌سازی LoRA
• 48. تنظیم پارامترهای LoRA
• 49. Fine-tuning با استفاده از QLoRA
• 50. مفاهیم پایه QLoRA
• 51. مزایای QLoRA
• 52. پیاده‌سازی QLoRA
• 53. تنظیم پارامترهای QLoRA
• 54. Fine-tuning با استفاده از Adapter-based methods
• 55. مفاهیم پایه Adapter Tuning
• 56. پیاده‌سازی Adapter Tuning
• 57. Fine-tuning با استفاده از Prompt Tuning
• 58. مفاهیم پایه Prompt Tuning
• 59. پیاده‌سازی Prompt Tuning
• 60. Fine-tuning با استفاده از Prefix Tuning
• 61. مفاهیم پایه Prefix Tuning
• 62. پیاده‌سازی Prefix Tuning
• 63. Fine-tuning با استفاده از P-Tuning
• 64. مفاهیم پایه P-Tuning
• 65. پیاده‌سازی P-Tuning
• 66. Fine-tuning برای کاهش مصرف منابع
• 67. تکنیک‌های Quantization
• 68. Quantization-aware Training
• 69. Fine-tuning مدل‌های کوچکتر
• 70. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 71. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 72. Fine-tuning در مقایسه با آموزش از ابتدا
• 73. انتخاب مدل پایه مناسب
• 74. مدیریت حافظه در fine-tuning
• 75. بهینه‌سازی مصرف GPU
• 76. استفاده از تکنیک‌های توزیع‌شده
• 77. Fine-tuning با بودجه محاسباتی محدود
• 78. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
• 79. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 80. کاهش سوگیری در fine-tuning
• 81. ارزیابی جامع مدل fine-tuned
• 82. مستندسازی فرایند fine-tuning
• 83. تنظیمات محیطی برای fine-tuning
• 84. استفاده از کتابخانه‌های رایج (Hugging Face Transformers)
• 85. پیکربندی محیط توسعه
• 86. اشکال‌زدایی در فرایند fine-tuning
• 87. نکات پیشرفته در fine-tuning
• 88. Fine-tuning چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 89. Fine-tuning مدل‌های چندزبانه
• 90. ارزیابی مقایسه‌ای روش‌های fine-tuning
• 91. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی
• 92. چالش‌های پیش رو در fine-tuning
• 93. کاربرد fine-tuning در صنایع مختلف
• 94. مطالعه موردی: fine-tuning برای حوزه پزشکی
• 95. مطالعه موردی: fine-tuning برای حوزه حقوقی
• 96. مطالعه موردی: fine-tuning برای حوزه آموزش