کتاب صوتی آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای شخصی‌سازی سبک نگارش و تولید محتوای هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای شخصی‌سازی سبک نگارش و تولید محتوای هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. فرآیند پیش‌آموزش و نقش آن در دانش عمومی مدل
• 4. مفهوم تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ و کاربردهای آن
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی
• 6. روش‌های پاک‌سازی و استانداردسازی متون برای آموزش
• 7. استخراج و تحلیل سبک نگارش و لحن نویسنده
• 8. ایجاد مجموعه داده‌های زوجی برای آموزش مدل
• 9. تکنیک‌های افزایش داده و تولید نمونه‌های مصنوعی
• 10. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های تخصصی یادگیری ماشین
• 11. مدیریت منابع سخت‌افزاری و استفاده از پردازنده‌های گرافیکی
• 12. آشنایی با متدولوژی‌های تنظیم دقیق کارآمد
• 13. تنظیم دقیق کامل پارامترها در مقابل روش‌های بهینه
• 14. آشنایی با تکنیک‌های تطبیق پارامترهای کم‌تعداد
• 15. پیاده‌سازی روش لورا برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 16. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از کوانتایزاسیون
• 17. انتخاب هایپرپارامترهای بهینه برای همگرایی مدل
• 18. نظارت بر فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 19. ارزیابی کیفی خروجی مدل پس از تنظیم دقیق
• 20. روش‌های اندازه‌گیری شباهت سبک نگارش مدل با مرجع
• 21. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی به پرسش‌های تخصصی
• 22. مهندسی پرامپت در مدل‌های تنظیم‌شده
• 23. مدیریت توکن‌ها و محدودیت‌های پنجره متنی
• 24. ایجاد سیستم‌های چت‌بات با شخصیت‌پردازی اختصاصی
• 25. تکنیک‌های جلوگیری از تولید محتوای نامطلوب و سوگیری
• 26. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 27. یکپارچه‌سازی مدل تنظیم‌شده با واسط‌های برنامه‌نویسی
• 28. استقرار مدل‌های شخصی‌سازی شده در محیط‌های عملیاتی
• 29. پایش عملکرد مدل و بازخوردگیری مستمر
• 30. اخلاق در توسعه مدل‌های زبانی و رعایت حقوق مالکیت فکری
• 31. راهکارهای امنیت و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های شخصی
• 32. آینده شخصی‌سازی مدل‌های زبانی و مدل‌های کوچک محلی
• 33. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل دستیار با سبک نگارش استاندارد
• 34. تست نهایی و مستندسازی مدل‌های تولید شده