اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) برای تقویت استدلال منطقی و حل مسئله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) برای تقویت استدلال منطقی و حل مسئله

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ و ساختار معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با مدل‌های خانواده لاما و ویژگی‌های نسخه هشت میلیاردی
• 3. مبانی یادگیری ماشین و نقش تنظیم دقیق در بهبود عملکرد مدل
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های ضروری پایتون
• 5. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع سخت‌افزاری برای آموزش
• 6. آشنایی با مفهوم استدلال زنجیره‌ای و اهمیت آن در حل مسئله
• 7. روش‌های آماده‌سازی و استانداردسازی داده‌های آموزشی
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون برای افزایش کیفیت خروجی مدل
• 9. مبانی یادگیری نظارت‌شده در مدل‌های زبانی
• 10. آشنایی با تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل
• 11. مبانی تئوری و عملی روش تنظیم دقیق کارآمد (QLoRA)
• 12. بررسی نقش آداپتورها در بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 13. ساختاربندی داده‌ها برای آموزش استدلال منطقی و گام‌به‌گام
• 14. طراحی الگوهای پرسش و پاسخ برای تقویت زنجیره افکار
• 15. ایجاد مجموعه‌داده اختصاصی برای حل مسائل ریاضی و منطقی
• 16. تنظیم پارامترهای ابر-آموزش در فرآیند QLoRA
• 17. مدیریت توکن‌بندی و محدودیت‌های طول پنجره متنی
• 18. اجرای فرآیند آموزش مدل با استفاده از کتابخانه‌های Hugging Face
• 19. نظارت بر فرآیند آموزش و پایش نمودارهای کاهش خطا
• 20. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 21. ارزیابی کیفی و کمی مدل پس از تنظیم دقیق
• 22. تست مدل با سناریوهای استدلال منطقی پیچیده
• 23. تحلیل خطاهای رایج در پاسخ‌دهی مدل و روش‌های اصلاح آن
• 24. ادغام آداپتورهای آموزش‌دیده با مدل پایه
• 25. بهینه‌سازی خروجی مدل برای کاربردهای تخصصی
• 26. استفاده از متدهای استنتاج سریع برای بهبود سرعت پاسخ‌دهی
• 27. روش‌های کمی‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 28. اصول اخلاقی در توسعه و به کارگیری مدل‌های زبانی
• 29. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فرآیند آموزش
• 30. روش‌های مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل
• 31. استقرار مدل نهایی در محیط‌های عملیاتی و رابط کاربری
• 32. ارتقای مستمر مدل با استفاده از بازخوردهای انسانی
• 33. مقایسه عملکرد مدل پایه با مدل تنظیم‌دقیق‌شده
• 34. کاربردهای مدل‌های استدلال‌گر در حوزه‌های فنی و مهندسی
• 35. چالش‌های مقیاس‌پذیری و راهکارهای مدیریت توزیع‌شده
• 36. آینده مدل‌های زبانی کوچک و تخصصی در صنعت کشور