کتاب صوتی تکنیک‌های پیشرفته مدیریت توجه در پنجره زمینه طولانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته مدیریت توجه در پنجره زمینه طولانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های Long Context Window

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پنجره زمینه طولانی در پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی توجه در شبکه‌های عصبی
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. انواع مکانیزم‌های توجه
• 5. توجه خودی (Self-Attention)
• 6. توجه متقاطع (Cross-Attention)
• 7. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 8. پیاده‌سازی مکانیزم توجه
• 9. محاسبه ماتریس توجه
• 10. مقیاس‌دهی در مکانیزم توجه
• 11. نقش نرمال‌سازی در توجه
• 12. کاربرد توجه در مدل‌های زبانی
• 13. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 14. BERT و مدل‌های مشابه
• 15. GPT و مدل‌های مشابه
• 16. ترنسفورمرهای کارآمد برای دنباله‌های طولانی
• 17. مشکل مقیاس‌پذیری توجه
• 18. کاهش پیچیدگی محاسباتی در توجه
• 19. روش‌های تقریبی توجه
• 20. توجه پراکنده (Sparse Attention)
• 21. توجه خطی (Linear Attention)
• 22. توجه مبتنی بر هسته (Kernel-based Attention)
• 23. توجه با پنجره ثابت (Fixed Window Attention)
• 24. توجه جهانی (Global Attention)
• 25. توجه محلی (Local Attention)
• 26. ترکیب توجه جهانی و محلی
• 27. مدل‌های مبتنی بر حافظه
• 28. حافظه‌های خارجی در مدل‌های ترنسفورمر
• 29. ترنسفورمرهای حافظه‌دار
• 30. مدیریت پنجره زمینه طولانی
• 31. تکنیک‌های قطعه‌بندی دنباله
• 32. تقسیم دنباله به قطعات (Chunking)
• 33. همپوشانی قطعات (Chunk Overlap)
• 34. پردازش موازی قطعات
• 35. انتقال اطلاعات بین قطعات
• 36. مدل‌های ترنسفورمر با پنجره متحرک
• 37. پنجره زمینه پویا (Dynamic Context Window)
• 38. تکنیک‌های فشرده‌سازی زمینه
• 39. خلاصه‌سازی زمینه
• 40. استفاده از گراف دانش برای غنی‌سازی زمینه
• 41. مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف خاص
• 42. مدل‌سازی زبان در اسناد طولانی
• 43. ترجمه ماشینی با متن طولانی
• 44. پاسخ به پرسش در متن طولانی
• 45. خلاصه‌سازی متن طولانی
• 46. تحلیل احساسات در داده‌های طولانی
• 47. طبقه‌بندی متن طولانی
• 48. تولید متن خلاقانه با زمینه طولانی
• 49. ارزیابی مدل‌های با پنجره زمینه طولانی
• 50. معیارهای ارزیابی سنتی
• 51. معیارهای ارزیابی برای وظایف با زمینه طولانی
• 52. چالش‌های ارزیابی
• 53. مجموعه داده‌های استاندارد برای پنجره زمینه طولانی
• 54. کاربرد در پردازش اسناد حقوقی
• 55. کاربرد در پردازش متون تاریخی
• 56. کاربرد در پردازش کدهای برنامه‌نویسی طولانی
• 57. کاربرد در تحلیل داده‌های پزشکی
• 58. کاربرد در پردازش مکالمات طولانی
• 59. مدل‌های یادگیری تقویتی برای مدیریت زمینه
• 60. تنظیم پارامترهای توجه
• 61. بهینه‌سازی معماری برای پنجره زمینه طولانی
• 62. روش‌های آموزش مدل‌های با پنجره زمینه طولانی
• 63. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 64. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 65. آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
• 66. استراتژی‌های نمونه‌برداری در آموزش
• 67. بررسی اثرات پنجره زمینه بر عملکرد
• 68. تحلیل حساسیت به طول دنباله
• 69. تکنیک‌های تفسیرپذیری (Interpretability)
• 70. تجسم مکانیزم توجه
• 71. تحلیل اهمیت کلمات در زمینه
• 72. شناسایی الگوهای پنهان در زمینه طولانی
• 73. مدل‌های ترکیبی
• 74. ترکیب ترنسفورمر با شبکه‌های بازگشتی (RNN)
• 75. ترکیب ترنسفورمر با شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
• 76. استفاده از شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
• 77. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش زبان فارسی
• 78. تطبیق معماری‌های جهانی با زبان فارسی
• 79. چالش‌های پردازش زبان فارسی در پنجره زمینه طولانی
• 80. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
• 81. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان با زمینه طولانی
• 82. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 83. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 84. کاربرد در حوزه‌های علوم اسلامی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 85. تحلیل متون روایی طولانی
• 86. شناسایی مفاهیم کلیدی در منابع فقهی
• 87. پژوهش در متون تفسیری و روایی
• 88. کاربرد در تحلیل اسناد تاریخی اسلامی
• 89. مدل‌سازی پیشرفته توجه
• 90. توجه مبتنی بر بازخورد (Feedback Attention)
• 91. توجه سلسله‌مراتبی (Hierarchical Attention)
• 92. توجه غیرموضعی (Non-local Attention)
• 93. پیشرفت‌های اخیر در مکانیزم‌های توجه
• 94. معماری‌های جدید برای کارایی بیشتر
• 95. مطالعه موردی: پیاده‌سازی مدل با پنجره زمینه بسیار طولانی
• 96. چالش‌های عملی در اجرای مدل‌های بزرگ
• 97. مدیریت حافظه در زمان اجرا
• 98. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 99. تحلیل عملکرد سخت‌افزاری
• 100. آینده پژوهش در پنجره زمینه طولانی