اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Efficient Model Deployment

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Efficient Model Deployment

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
• 2. معماری Efficient Model Deployment: بررسی اجمالی
• 3. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 5. مجموعه داده‌های آموزشی: جمع‌آوری و آماده‌سازی
• 6. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب
• 7. روش‌های تنظیم دقیق مدل زبانی
• 8. تنظیم دقیق کامل در مقابل تنظیم دقیق پارامتر-کارآمد
• 9. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری نظارتی
• 10. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی
• 11. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای تنظیم دقیق
• 12. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های کم‌حجم
• 13. استراتژی‌های مقابله با بیش‌برازش در تنظیم دقیق
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده
• 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 16. تحلیل خطا و اشکال‌زدایی مدل‌های زبانی
• 17. بهینه‌سازی حافظه در تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 18. کاهش اندازه مدل با استفاده از کمیت‌سازی
• 19. تقطیر دانش: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 20. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 21. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 23. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 24. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای پاسخ به سؤال
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید کد
• 26. استفاده از انتقال یادگیری در تنظیم دقیق
• 27. تأثیر نرخ یادگیری بر عملکرد تنظیم دقیق
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از چندین GPU
• 29. تکنیک‌های موازی‌سازی برای تنظیم دقیق سریع‌تر
• 30. استفاده از ابزارهای تنظیم دقیق موجود
• 31. TensorFlow و Keras برای تنظیم دقیق مدل زبانی
• 32. PyTorch برای تنظیم دقیق مدل زبانی
• 33. Hugging Face Transformers برای تنظیم دقیق مدل زبانی
• 34. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در فضای ابری
• 35. استفاده از Google Colab برای تنظیم دقیق
• 36. استفاده از Amazon SageMaker برای تنظیم دقیق
• 37. استفاده از Azure Machine Learning برای تنظیم دقیق
• 38. امنیت مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
• 39. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات خصمانه
• 40. پایش و نظارت بر مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
• 41. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
• 42. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد
• 43. استفاده از داده‌های مصنوعی در تنظیم دقیق
• 44. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندزبانه
• 45. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 46. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
• 47. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی مکالمه‌ای
• 48. تلفیق مدل‌ها: ترکیب چندین مدل زبانی
• 49. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
• 50. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل احساسات
• 51. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 52. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای استخراج اطلاعات
• 53. تکنیک‌های تنظیم دقیق مبتنی بر متا-یادگیری
• 54. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از یادگیری فعال
• 55. بررسی موردی: تنظیم دقیق مدل زبانی برای یک کاربرد خاص
• 56. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 57. تأثیر تنظیم دقیق بر اخلاق و سوگیری در مدل‌های زبانی
• 58. استفاده از یادگیری فدرال برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 59. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های غیرساخت‌یافته
• 60. روش‌های ارزیابی کیفیت متن تولید شده توسط مدل‌های تنظیم‌شده
• 61. بررسی روش‌های کاهش مصرف انرژی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 62. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تشخیص اخبار جعلی
• 63. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید محتوای خلاقانه
• 64. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید شعر