اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی LLMs برای سفارشی‌سازی عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی LLMs برای سفارشی‌سازی عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زبان‌های بزرگ مدل (LLMs)
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. پردازش زبان طبیعی (NLP) در LLMs
• 5. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 6. آموزش پیش‌فرض LLMs
• 7. مجموعه داده‌های آموزشی و پیش‌پردازش
• 8. مقیاس‌پذیری و چالش‌های آموزش LLMs
• 9. ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 10. معیارهای ارزیابی LLMs
• 11. انواع تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 12. تنظیم دقیق نظارت شده (Supervised Fine-tuning)
• 13. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF)
• 14. آموزش با بازخورد انسانی (RLHF)
• 15. تنظیم پارامترها (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 16. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 17. QLoRA
• 18. Adapter-based PEFT
• 19. Prompt Tuning
• 20. Prefix Tuning
• 21. تکنیک‌های مهندسی پرامپت
• 22. پرامپت‌های صفر-شات (Zero-shot) و چند-شات (Few-shot)
• 23. طراحی پرامپت برای وظایف خاص
• 24. دستورالعمل‌های طراحی پرامپت مؤثر
• 25. ارزیابی کیفیت پرامپت‌ها
• 26. سفارشی‌سازی LLMs برای وظایف تولید متن
• 27. تولید متن خلاقانه
• 28. تولید متن خبری و تحلیلی
• 29. خلاصه‌سازی متن
• 30. ترجمه ماشینی با LLMs
• 31. پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
• 32. مدیریت مکالمه و چت‌بات‌ها
• 33. تولید کد با LLMs
• 34. سفارشی‌سازی LLMs برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 35. تحلیل احساسات
• 36. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 37. تشخیص موضوع
• 38. استخراج رابطه
• 39. سفارشی‌سازی LLMs برای وظایف استخراج اطلاعات
• 40. سفارشی‌سازی LLMs برای درک مطلب
• 41. مدل‌های دانش‌محور (Knowledge-Grounded LLMs)
• 42. ادغام دانش خارجی در LLMs
• 43. استفاده از پایگاه‌های دانش
• 44. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
• 45. معماری‌های RAG
• 46. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
• 47. ارزیابی سیستم‌های RAG
• 48. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 49. سوگیری در LLMs
• 50. روش‌های کاهش سوگیری
• 51. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
• 52. مسئولیت‌پذیری در LLMs
• 53. حفاظت از داده‌ها در طول سفارشی‌سازی
• 54. ملاحظات شرعی در محتوای تولید شده
• 55. چارچوب‌های قانونی محتوای دیجیتال در ایران
• 56. قوانین مربوط به حریم خصوصی و داده‌ها
• 57. اصول طراحی مدل‌های سازگار با قوانین
• 58. تطبیق مدل‌های آماری با اصول فقهی
• 59. کاربرد LLMs در آموزش رسمی
• 60. تولید محتوای آموزشی با LLMs
• 61. ارزیابی محتوای تولیدی LLMs
• 62. محدودیت‌های LLMs در تولید محتوای دینی
• 63. استفاده از LLMs در پژوهش‌های علمی (سازگار با چارچوب ایران)
• 64. مدیریت و نگهداری مدل‌های سفارشی شده
• 65. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های سفارشی شده
• 66. استقرار LLMs سفارشی شده
• 67. پایش و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 68. مدل‌های مولد متنی پیشرفته
• 69. تکنیک‌های تولید متن با کیفیت بالا
• 70. تکنیک‌های کنترل خروجی مدل
• 71. مدیریت تاریخچه مکالمه در چت‌بات‌ها
• 72. تکنیک‌های تولید پاسخ‌های مرتبط و منسجم
• 73. سفارشی‌سازی برای زبان فارسی
• 74. چالش‌های پردازش زبان فارسی در LLMs
• 75. مجموعه داده‌های فارسی برای آموزش و تنظیم دقیق
• 76. مدل‌های LLM با پشتیبانی از زبان فارسی
• 77. ارزیابی LLMs بر روی داده‌های فارسی
• 78. کاربردهای LLMs در صنایع داخلی ایران
• 79. کاربرد در حوزه فرهنگ و هنر (سازگار)
• 80. کاربرد در حوزه کسب و کار (سازگار)
• 81. کاربرد در حوزه خدمات دولتی (سازگار)
• 82. کاربرد در حوزه پژوهش و فناوری (سازگار)
• 83. اخلاق حرفه‌ای در استفاده از LLMs
• 84. مسئولیت تولید کننده محتوا
• 85. مسئولیت کاربر نهایی
• 86. ملاحظات حقوقی استفاده از LLMs
• 87. نکات مهم در انتخاب مدل مناسب
• 88. راهنمای گام به گام سفارشی‌سازی LLM
• 89. آینده LLMs و کاربردهای نوین (سازگار)