کتاب صوتی یادگیری در بستر (In-Context Learning) در مدل‌های زبانی کوچک: مبانی و کاربردهای بهینه در پردازش متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری در بستر (In-Context Learning) در مدل‌های زبانی کوچک: مبانی و کاربردهای بهینه در پردازش متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: معماری شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Architectures)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری در بستر در مدل‌های زبانی
• 2. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه به خود
• 3. تفاوت یادگیری در بستر با تنظیم دقیق پارامترها
• 4. نقش مدل‌های زبانی کوچک در بهره‌وری محاسباتی
• 5. تحلیل ساختار توکن‌بندی و بازنمایی ورودی‌ها
• 6. مکانیسم توجه چندسر در مدل‌های ترنسفورمر
• 7. تجزیه و تحلیل فضای پنهان در لایه‌های مدل
• 8. نقش حافظه کاری در پردازش‌های متنی مدل
• 9. چگونگی بازنمایی الگوها در توالی‌های ورودی
• 10. بررسی پدیده ظهور در مدل‌های با ابعاد محدود
• 11. الگوریتم‌های یادگیری در بستر در مدل‌های کوچک
• 12. تأثیر اندازه مدل بر توانایی استنتاج منطقی
• 13. بهینه‌سازی توابع هدف برای یادگیری در بستر
• 14. نقش بردارهای موقعیتی در درک ترتیب کلمات
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوچک در وظایف طبقه‌بندی
• 16. تحلیل رفتار مدل در مواجهه با داده‌های نویزدار
• 17. استراتژی‌های انتخاب داده برای آموزش مدل‌های کوچک
• 18. محدودیت‌های ظرفیت پارامتریک در مدل‌های فشرده
• 19. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در استنتاج
• 20. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای محیط‌های محلی
• 21. پیاده‌سازی مکانیسم‌های توجه کارآمد
• 22. تحلیل همگرایی در مدل‌های یادگیری در بستر
• 23. کاربرد مدل‌های کوچک در تحلیل متون فارسی
• 24. روش‌های ارزیابی دقت در پاسخ‌های تولیدی
• 25. تأثیر پیش‌آموزش بر یادگیری در بستر
• 26. مبانی ریاضی توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی
• 27. بررسی پایداری وزن‌ها در طول فرآیند یادگیری
• 28. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در داده‌های کوچک
• 29. ساختاردهی به پرامپت‌ها جهت بهبود خروجی مدل
• 30. مدیریت پنجره زمینه در پردازش‌های طولانی
• 31. ارتباط بین عمق شبکه و توانایی یادگیری الگوها
• 32. روش‌های استخراج دانش از مدل‌های کوچک
• 33. مقایسه کارایی معماری‌های مختلف در یادگیری در بستر
• 34. بهینه‌سازی مصرف حافظه در زمان اجرای مدل
• 35. نقش نرمال‌سازی لایه‌ها در پایداری آموزش
• 36. تکنیک‌های افزایش دقت در مدل‌های زبانی سبک
• 37. بررسی خطاهای رایج در استنتاج مدل‌های کوچک
• 38. کاربردهای عملی یادگیری در بستر در سامانه‌های هوشمند داخلی
• 39. استانداردهای اخلاقی و فنی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. مستندسازی و توسعه پایدار مدل‌های زبانی کوچک