کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Style Mixing

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Style Mixing

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 سفارشی‌سازی لحن
• 2. معماری Style Mixing در مدل‌های زبانی: بررسی اجمالی
• 3. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در زبان
• 5. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و بهبود عملکرد
• 6. شبکه‌های گیت‌گذاری بازگشتی (GRU) و مقایسه با LSTM
• 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 8. ترانسفورمرها: معماری کلیدی در مدل‌های زبانی مدرن
• 9. Embedding کلمات: نمایش برداری کلمات
• 10. Word2Vec و تکنیک‌های مشابه
• 11. GloVe و بررسی تفاوت‌ها با Word2Vec
• 12. FastText و مزایای استفاده از n-gram ها
• 13. روش‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 14. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در مدل‌های زبانی
• 15. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) و کاربردها
• 16. مجموعه داده‌های بزرگ متنی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 17. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 18. Perplexity و درک عملکرد مدل
• 19. BLEU Score و ارزیابی ترجمه ماشینی
• 20. ROUGE Score و ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی: اصول و تکنیک‌ها
• 22. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و مزایای آن
• 23. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 24. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در مدل‌های زبانی
• 25. معماری Style Mixing: مفهوم و اجزا
• 26. لایه‌های سبک (Style Layers) در معماری Style Mixing
• 27. مکانیسم‌های ترکیب سبک در مدل‌های زبانی
• 28. کنترل لحن با استفاده از Style Mixing
• 29. تأثیر Style Mixing بر تنوع خروجی مدل
• 30. تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های سبک
• 31. بردار سبک (Style Vector) و نمایش لحن
• 32. استفاده از Style Mixing برای تولید متن خلاقانه
• 33. تولید داستان و شعر با کنترل لحن
• 34. تولید دیالوگ با شخصیت‌های مختلف
• 35. تولید محتوای بازاریابی با لحن‌های متفاوت
• 36. کاربرد Style Mixing در خلاصه‌سازی متن
• 37. خلاصه‌سازی با لحن رسمی و غیررسمی
• 38. کاربرد Style Mixing در ترجمه ماشینی
• 39. ترجمه با حفظ لحن و سبک متن اصلی
• 40. بهبود کیفیت ترجمه با استفاده از Style Mixing
• 41. تکنیک‌های ارزیابی لحن مدل‌های زبانی
• 42. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و ارزیابی لحن
• 43. استفاده از مقیاس‌های لیکرت (Likert Scales) برای ارزیابی لحن
• 44. تأثیر داده‌های آموزشی بر لحن مدل
• 45. کنترل سوگیری (Bias) در لحن مدل‌های زبانی
• 46. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
• 47. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از overfitting
• 48. بهینه‌سازی هایپرمترها (Hyperparameter Optimization)
• 49. استفاده از الگوریتم‌های جستجوی شبکه (Grid Search)
• 50. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی Bayesian
• 51. پیاده‌سازی Style Mixing با استفاده از TensorFlow
• 52. پیاده‌سازی Style Mixing با استفاده از PyTorch
• 53. استفاده از کتابخانه‌های Hugging Face Transformers
• 54. مجموعه داده‌های مناسب برای آموزش Style Mixing
• 55. چالش‌ها و محدودیت‌های Style Mixing
• 56. مسائل مربوط به تعبیرپذیری (Interpretability) لحن
• 57. آینده Style Mixing در مدل‌های زبانی
• 58. کاربردهای نوظهور Style Mixing