کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و آگاه از احساسات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و آگاه از احساسات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم fine‑tuning و تفاوت آن با pre‑training
• 2. معماری‌های اصلی مدل‌های زبانی (BERT, GPT, T5, LLaMA)
• 3. آماده‌سازی داده‌های متن برای fine‑tuning مخصوص لحن و احساس
• 4. روش‌های پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی، توکن‌سازی و افزودن علائم لحن
• 5. انتخاب و تعادل‌بندی داده‌های آموزشی برای حفظ تنوع لحن/احساس
• 6. تنظیم hyperparameters پایه (learning rate, epochs, batch size) برای fine‑tuning
• 7. انتخاب loss function مناسب: ترکیب cross‑entropy و sentiment‑aware loss
• 8. آموزش مدل با داده‌های stylistic (style transfer) برای ایجاد لحن‌های خاص
• 9. آموزش مدل با داده‌های احساسی (sentiment labeling) برای حس‑محوریت
• 10. ترکیب داده‌های stylistic و احساسی برای مدل چند‑وظیفه
• 11. اعمال regularization در fine‑tuning (dropout, weight decay, early stopping)
• 12. بهینه‌سازی hyperparameters با روش‌های Bayesian optimization
• 13. ارزیابی کیفیت مدل با BLEU/ROUGE، perplexity و دقت احساسات
• 14. استفاده از Human evaluation برای ارزیابی لحن و احساس توسط انسان
• 15. تکنیک‌های distillation برای انتقال سبک به مدل‌های کم‌حافظه
• 16. اعمال LoRA (Low‑Rank Adaptation) برای fine‑tuning مؤثر و کم‌حفظه
• 17. استفاده از adapters برای جداسازی استایل‌های مختلف در یک مدل
• 18. آموزش با داده‌های چندلغوی برای حفظ لحن و احساس در زبان‌های مختلف
• 19. مدیریت overfitting در داده‌های کوچک با تکنیک‌های data augmentation
• 20. شبیه‌سازی لحن‌های خاص: رسمی، غیررسمی، قانع‌کننده، طناز
• 21. تشخیص و کنترل احساسات منفی/مثبت/ترکیبی در متن
• 22. استفاده از few‑shot prompting پس از fine‑tuning برای تقویت سبک
• 23. روش‌های hierarchical fine‑tuning (layer‑wise) برای کنترل دقیق لحن
• 24. بهینه‌سازی زمان و منابع با gradient checkpointing و mixed precision
• 25. تست عملکرد مدل در محیط واقعی (in‑the‑wild) با داده‌های کاربردی
• 26. بازنگری و continual fine‑tuning پس از انتشار مدل
• 27. استفاده از feedback loop از کاربران برای بهبود لحن/احساس
• 28. Deploying fine‑tuned model via API با پارامترهای لحن/احساس
• 29. نظارت بر drift در توزیع زبان، لحن و احساسات پس از deployment
• 30. بررسی اخلاقی: پیشگیری از تعصبات در تولید لحن و احساس
• 31. مثال کاربردی: تولید شعر با سبک خاص (مثلاً شعر کلاسیک vs. مدرن)
• 32. مثال کاربردی: نوشتن پیام‌های مشتری با لحن مناسب (صیقل، دوستانه)
• 33. مثال کاربردی: تولید خبر با حس مثبت یا منفی برای تحلیل رسانه
• 34. مقایسهٔ مدل‌های fine‑tuned با مقیاس‌های مختلف (small vs. large)
• 35. بررسی اثر استفاده از pretrained models با حجم‌های مختلف بر کیفیت لحن
• 36. روش‌های data selection (active learning) برای بهبود کیفیت لحن/احساس
• 37. افزودن Embeddingهای مخصوص احساس (sentiment embeddings) به مدل
• 38. ترکیب Embeddingهای Stilistic با Embeddingهای متنی برای کنترل خروجی
• 39. تنظیم پارامترهای temperature و top‑p برای کنترل تنوع لحن در خروجی
• 40. استفاده از prompting پس از fine‑tuning برای حفظ سبک در زمان اجرا
• 41. تست adversarial robustness در مقابل تغییرات لحن/احساس
• 42. بهینه‌سازی hyperparameterهای مرتبط با لایه‌ها (learning rate per layer)
• 43. بررسی اثر استفاده از مدل‌های بزرگ (175B) در fine‑tuning برای لحن/احساس
• 44. اعمال PEFT (Parameter‑Efficient Fine‑Tuning) برای مدل‌های بزرگ
• 45. مقایسهٔ هزینه‌وکار بودن مدل‌های fine‑tuned با روش‌های مختلف
• 46. استفاده از GPT‑based evaluator برای ارزیابی خودکار لحن و احساس
• 47. پیاده‌سازی dashboard برای مانیتورینگ شاخص‌های لحن/احساس
• 48. به‌روزرسانی مستمر مدل با داده‌های جدید (continual learning) برای حفظ لحن
• 49. استفاده از Retrieval‑augmented generation برای حفظ سبک در زمان واقعی
• 50. بررسی تأثیر تنظیمات positional encoding بر حفظ لحن در مدل
• 51. به‌کارگیری stylistic tokens یا embeddings برای کنترل دقیق لحن
• 52. روش‌های post‑processing (re‑ranking, filtering) برای تقویت لحن خروجی
• 53. تست سرعت و latency مدل پس از fine‑tuning برای استفادهٔ کاربردی
• 54. نکات امنیتی: جلوگیری از تولید محتوای مخرب با لحن خاص
• 55. اجرای A/B testing برای مقایسهٔ دو استایل مختلف در محیط تولید