کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و کنترل از طریق مهندسی پرامپت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و کنترل از طریق مهندسی پرامپت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 2. مفاهیم اساسی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترانسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی
• 4. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق: تفاوت‌ها و کاربردها
• 5. پرامپت‌نویسی: هنر هدایت مدل‌های زبانی
• 6. انواع پرامپت‌ها: پرامپت‌های صفر-شات، یک‌شات و چند-شات
• 7. تکنیک‌های ساخت پرامپت‌های مؤثر
• 8. نقش دستورالعمل‌ها در پرامپت‌نویسی
• 9. استفاده از مثال‌ها در پرامپت‌ها برای بهبود عملکرد
• 10. کنترل خروجی مدل با استفاده از پارامترهای مختلف
• 11. تأثیر طول پرامپت بر کیفیت پاسخ
• 12. بررسی و ارزیابی کیفیت پرامپت‌ها
• 13. اندازه‌گیری عملکرد مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
• 14. معرفی مجموعه‌داده‌های رایج برای تنظیم دقیق
• 15. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه
• 16. تنظیم دقیق برای تولید محتوای فنی و تخصصی
• 17. تنظیم دقیق مدل‌ها برای پاسخگویی به سوالات
• 18. تنظیم دقیق مدل‌ها برای خلاصه‌سازی متن
• 19. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 20. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تولید کد
• 21. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 22. استفاده از زنجیره‌های فکر (Chain-of-Thought) در پرامپت‌ها
• 23. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 24. بهینه‌سازی پرامپت‌ها با استفاده از الگوریتم‌های جستجو
• 25. تکنیک‌های مقابله با تعصبات در مدل‌های زبانی
• 26. تولید متن با سبک‌های مختلف: رسمی، غیررسمی، ادبی
• 27. کنترل لحن متن تولیدشده
• 28. ایجاد شخصیت‌های مجازی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 29. تولید داستان و محتوای داستانی
• 30. تولید شعر و متن‌های هنری
• 31. تولید محتوای تبلیغاتی و بازاریابی
• 32. تولید محتوای آموزشی
• 33. تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 34. تولید محتوای وب‌سایت
• 35. استفاده از مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای سرعت و کارایی
• 37. استقرار مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
• 38. ابزارهای رایج برای مهندسی پرامپت
• 39. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای کار با مدل‌های زبانی
• 40. حل مسئله: تشخیص و رفع خطاهای رایج در پرامپت‌نویسی
• 41. مطالعه موردی: تنظیم دقیق مدل برای یک کاربرد خاص
• 42. آینده مهندسی پرامپت و مدل‌های زبانی
• 43. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی مهندسی پرامپت
• 44. تأثیر مهندسی پرامپت بر صنایع مختلف
• 45. اخلاق در مهندسی پرامپت و استفاده از مدل‌های زبانی
• 46. حریم خصوصی و امنیت در استفاده از مدل‌های زبانی
• 47. مسائل حقوقی مربوط به تولید محتوا با استفاده از مدل‌های زبانی
• 48. بررسی نمونه‌های موفق و ناموفق از مهندسی پرامپت
• 49. ارائه یک پروژه عملی برای تنظیم دقیق یک مدل زبانی
• 50. معرفی منابع آموزشی تکمیلی