اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Roformer

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و Roformer
• 2. معماری Roformer: بررسی دقیق لایه‌ها و مکانیزم‌های کلیدی
• 3. مزایای استفاده از Roformer برای سفارشی‌سازی لحن
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه برای Fine-tuning
• 5. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مورد نیاز (PyTorch، Transformers)
• 6. مجموعه‌داده‌سازی برای Fine-tuning لحن
• 7. منابع داده برای جمع‌آوری داده‌های متنی با لحن‌های مختلف
• 8. روش‌های برچسب‌گذاری داده‌ها برای لحن (مثبت، منفی، رسمی، غیررسمی و غیره)
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، توکنایز کردن و تبدیل به فرمت مناسب
• 10. آشنایی با مفهوم Fine-tuning و تفاوت آن با Training از صفر
• 11. استراتژی‌های Fine-tuning: Full Fine-tuning در مقابل Parameter-Efficient Fine-tuning
• 12. معرفی روش‌های Parameter-Efficient Fine-tuning (LoRA, Adapter)
• 13. پیاده‌سازی Fine-tuning با استفاده از LoRA برای Roformer
• 14. تنظیم Hyperparameterها: نرخ یادگیری، Batch Size، Epochs و غیره
• 15. معیارهای ارزیابی لحن: Perplexity، BLEU، ROUGE و معیارهای سفارشی
• 16. اندازه‌گیری و تحلیل کیفیت لحن در مدل Fine-tune شده
• 17. تکنیک‌های بهبود لحن: Data Augmentation و Regularization
• 18. بررسی تاثیر اندازه‌ی Dataset بر کیفیت Fine-tuning
• 19. استفاده از Weight Decay و Dropout برای جلوگیری از Overfitting
• 20. Fine-tuning لحن برای کاربردهای خاص: پاسخگویی به ایمیل، تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 21. Fine-tuning لحن برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 22. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 23. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای خلاقانه (شعر، داستان)
• 24. مقایسه عملکرد Roformer با سایر مدل‌های زبانی در Fine-tuning لحن
• 25. استفاده از Transfer Learning برای تسریع فرآیند Fine-tuning
• 26. بهینه‌سازی مدل Fine-tune شده برای استقرار (Quantization, Pruning)
• 27. استقرار مدل Fine-tune شده بر روی سرور یا Cloud
• 28. نحوه مانیتورینگ و بهبود مستمر عملکرد مدل Fine-tune شده
• 29. بررسی چالش‌های Fine-tuning لحن و راهکارهای مقابله با آن‌ها
• 30. اخلاق در Fine-tuning لحن: جلوگیری از تولید محتوای سوگیرانه و مضر
• 31. استفاده از ابزارهای MLOps برای مدیریت چرخه حیات مدل
• 32. آشنایی با تکنیک‌های Debugging در فرآیند Fine-tuning
• 33. کار با Datasetهای بزرگ و مدیریت حافظه
• 34. استفاده از Distributed Training برای تسریع فرآیند Fine-tuning
• 35. Fine-tuning لحن با استفاده از Reinforcement Learning
• 36. بررسی آخرین مقالات و پیشرفت‌ها در زمینه Fine-tuning لحن با Roformer