دوره آموزش مدل‌های زبانی برای لحن: رویکرد fine-tuning همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌های زبانی برای لحن: رویکرد fine-tuning

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
• 2. معماری ترانسفورمر: مبانی و اجزا
• 3. مفهوم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
• 4. مکانیزم‌های خود-توجهی (Self-Attention)
• 5. انکودر-دیکودر: ساختار کلی و کاربردها
• 6. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 7. روش‌های آموزش بدون نظارت
• 8. مجموعه‌داده‌های بزرگ متنی برای پیش‌آموزش
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش شده
• 10. مفهوم Fine-tuning و مزایای آن
• 11. مجموعه‌داده‌های خاص وظیفه برای Fine-tuning
• 12. انواع وظایف Fine-tuning: طبقه‌بندی متن
• 13. انواع وظایف Fine-tuning: تولید متن
• 14. انواع وظایف Fine-tuning: پاسخ به سوال
• 15. انواع وظایف Fine-tuning: خلاصه‌سازی متن
• 16. تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
• 17. نرخ یادگیری و برنامه‌ریزی آن
• 18. اندازه دسته‌ای (Batch Size) و تاثیر آن
• 19. Regularization و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 20. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های Fine-tune شده
• 21. معیارهای ارزیابی: دقت، بازیابی، F1-score
• 22. معیارهای ارزیابی: BLEU, ROUGE, METEOR
• 23. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 24. استفاده از ماسک‌گذاری (Masking) در Fine-tuning
• 25. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 26. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: BERT
• 27. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: GPT
• 28. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: RoBERTa
• 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: XLNet
• 30. تفاوت‌ها و شباهت‌های مدل‌های مختلف
• 31. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه خاص
• 32. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
• 33. پیاده‌سازی Fine-tuning با TensorFlow
• 34. پیاده‌سازی Fine-tuning با PyTorch
• 35. بهینه‌سازی حافظه در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 36. استفاده از محاسبات توزیع شده (Distributed Training)
• 37. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 38. چالش‌های Fine-tuning برای زبان فارسی
• 39. مجموعه‌داده‌های فارسی برای Fine-tuning
• 40. پردازش زبان طبیعی فارسی: توکن‌سازی
• 41. پردازش زبان طبیعی فارسی: ریشه‌یابی
• 42. پردازش زبان طبیعی فارسی: برچسب‌گذاری نقش کلمات
• 43. Fine-tuning برای تشخیص احساسات در متن فارسی
• 44. Fine-tuning برای طبقه‌بندی اخبار فارسی
• 45. Fine-tuning برای تولید شعر و نثر فارسی
• 46. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات فارسی
• 47. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی فارسی
• 48. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید محتوای خلاقانه
• 49. استفاده از مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
• 50. استفاده از مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی اسناد
• 51. Fine-tuning برای بهبود لحن متن
• 52. تغییر لحن متن از رسمی به غیررسمی
• 53. تغییر لحن متن از مثبت به منفی
• 54. تغییر لحن متن برای گروه‌های سنی مختلف
• 55. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
• 56. روش‌های اندازه‌گیری شباهت لحن
• 57. تکنیک‌های کنترل لحن در تولید متن
• 58. Fine-tuning مدل‌های زبانی با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 59. استفاده از Meta-learning برای Fine-tuning سریع
• 60. تکنیک‌های Zero-shot Learning
• 61. آینده مدل‌های زبانی و Fine-tuning
• 62. چالش‌های پیش روی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 63. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی
• 64. حریم خصوصی داده‌ها در Fine-tuning
• 65. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی Fine-tune شده