کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attribute-Conditioned Text Generation

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attribute-Conditioned Text Generation

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 و معماری Attribute-Conditioned Text Generation
• 2. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. ساختار مدل‌های ترنسفورمر
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 5. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی
• 6. اهداف و کاربردهای fine-tuning
• 7. انواع fine-tuning
• 8. روش‌های fine-tuning سنتی
• 9. fine-tuning پارامتر کامل
• 10. fine-tuning با پارامترهای محدود (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 11. معرفی روش‌های PEFT
• 12. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 13. QLoRA (Quantized LoRA)
• 14. Adapter Layers
• 15. Prefix Tuning
• 16. Prompt Tuning
• 17. P-Tuning v2
• 18. معرفی معماری Attribute-Conditioned Text Generation
• 19. تفاوت Attribute-Conditioned با مدل‌های استاندارد
• 20. نقش ویژگی‌ها (Attributes) در تولید متن
• 21. انواع ویژگی‌ها (Attributes) در تولید متن
• 22. تعریف ویژگی‌های زبانی (Linguistic Attributes)
• 23. تعریف ویژگی‌های سبکی (Stylistic Attributes)
• 24. تعریف ویژگی‌های محتوایی (Content Attributes)
• 25. مثال‌هایی از ویژگی‌های مورد استفاده
• 26. پیاده‌سازی معماری Attribute-Conditioned
• 27. لایه‌های شرطی‌سازی (Conditioning Layers)
• 28. روش‌های ادغام ویژگی‌ها در مدل
• 29. استفاده از Embeddings برای ویژگی‌ها
• 30. آموزش مدل‌های Attribute-Conditioned
• 31. تنظیم Hyperparameters برای آموزش
• 32. توابع Loss مناسب برای Attribute-Conditioned
• 33. معیارهای ارزیابی مدل‌های Attribute-Conditioned
• 34. ارزیابی کیفیت تولید متن
• 35. ارزیابی انطباق با ویژگی‌های مورد نظر
• 36. مجموعه داده‌ها برای Attribute-Conditioned Text Generation
• 37. روش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 38. تنظیم داده‌ها برای ویژگی‌های خاص
• 39. چالش‌های داده‌ای در Attribute-Conditioned
• 40. fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
• 41. استراتژی‌های fine-tuning برای معماری Attribute-Conditioned
• 42. fine-tuning پارامتر کامل برای مدل‌های Attribute-Conditioned
• 43. fine-tuning پارامتر محدود (PEFT) برای مدل‌های Attribute-Conditioned
• 44. کاربرد LoRA در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
• 45. کاربرد QLoRA در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
• 46. کاربرد Adapter Layers در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
• 47. کاربرد Prefix Tuning در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
• 48. کاربرد Prompt Tuning در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
• 49. کاربرد P-Tuning v2 در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
• 50. fine-tuning برای لحن (Tone) مدل‌های زبانی
• 51. تعریف لحن در تولید متن
• 52. انواع لحن‌های مورد نظر (رسمی، دوستانه، علمی، طنز)
• 53. fine-tuning برای لحن رسمی
• 54. fine-tuning برای لحن دوستانه
• 55. fine-tuning برای لحن علمی
• 56. fine-tuning برای لحن طنز
• 57. چالش‌های fine-tuning برای لحن
• 58. ارزیابی مدل fine-tuned شده برای لحن
• 59. مثال‌های کاربردی fine-tuning لحن
• 60. fine-tuning برای سبک (Style) مدل‌های زبانی
• 61. تعریف سبک در تولید متن
• 62. انواع سبک‌های مورد نظر (ادبی، خبری، بلاگ)
• 63. fine-tuning برای سبک ادبی
• 64. fine-tuning برای سبک خبری
• 65. fine-tuning برای سبک بلاگ
• 66. چالش‌های fine-tuning برای سبک
• 67. ارزیابی مدل fine-tuned شده برای سبک
• 68. مثال‌های کاربردی fine-tuning سبک
• 69. fine-tuning برای صداقت (Factuality) در مدل‌های زبانی
• 70. اهمیت صداقت در تولید متن
• 71. روش‌های بهبود صداقت مدل‌های زبانی
• 72. fine-tuning برای افزایش صداقت
• 73. چالش‌های fine-tuning برای صداقت
• 74. ارزیابی صداقت مدل fine-tuned شده
• 75. مثال‌های کاربردی fine-tuning صداقت
• 76. fine-tuning برای انطباق با قوانین و مقررات
• 77. اهمیت انطباق با قوانین در تولید محتوا
• 78. شناسایی قوانین و مقررات مرتبط
• 79. fine-tuning برای انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 80. فیلتر کردن محتوای نامناسب
• 81. تولید محتوای مطابق با چارچوب شرعی و قانونی
• 82. چالش‌های fine-tuning برای انطباق با قوانین
• 83. ارزیابی مدل fine-tuned شده برای انطباق
• 84. مثال‌های کاربردی fine-tuning انطباق
• 85. کاربرد fine-tuning در حوزه‌های خاص
• 86. fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی
• 87. fine-tuning برای تولید محتوای خبری
• 88. fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 89. fine-tuning برای تولید محتوای داستانی
• 90. fine-tuning برای تولید پاسخ‌های پرسش و پاسخ
• 91. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 92. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و fine-tuning
• 93. روش‌های کاهش سوگیری در fine-tuning
• 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی fine-tuned
• 95. آیندهٔ fine-tuning و معماری‌های Attribute-Conditioned
• 96. تحقیقات پیش رو در حوزه fine-tuning
• 97. توسعهٔ معماری‌های جدید Attribute-Conditioned
• 98. کاربردهای نوظهور Attribute-Conditioned Text Generation
• 99. جمع‌بندی و نکات کلیدی fine-tuning