دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و انجام وظایف همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و انجام وظایف

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 و مفاهیم پایه
• 2. معماری ترانسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی
• 3. توکن‌سازی و کدگذاری متن برای مدل‌های زبانی
• 4. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش برای تنظیم دقیق
• 5. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی: گرادیان کاهشی و الگوریتم‌های مرتبط
• 6. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های برچسب‌دار
• 7. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌های سنجش
• 9. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 10. تنظیم دقیق برای پاسخ به سؤالات
• 11. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 12. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 13. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 14. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار
• 15. تنظیم دقیق برای تکمیل جمله
• 16. تکنیک‌های نمونه‌برداری از مدل‌های زبانی
• 17. کنترل خروجی مدل با استفاده از پارامترهای دما و Top-k
• 18. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید شعر و داستان
• 19. تولید محتوای بازاریابی با مدل‌های زبانی
• 20. ایجاد چت‌بات‌های هوشمند با مدل‌های زبانی
• 21. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص صنعتی
• 22. مدل‌های زبانی و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 23. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی: درک تصمیم‌گیری مدل
• 24. رفع خطاهای رایج در مدل‌های زبانی
• 25. بهینه‌سازی حافظه و سرعت در تنظیم دقیق مدل
• 26. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU, TPU) برای تنظیم دقیق
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندزبانه
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 29. پیاده‌سازی pipeline تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 30. مقایسه مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده مختلف
• 31. انتخاب مدل زبانی مناسب برای یک وظیفه خاص
• 32. حل مشکلات overfitting و underfitting در تنظیم دقیق
• 33. استفاده از regularization برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 34. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم‌حجم (few-shot learning)
• 35. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های بدون برچسب (unsupervised learning)
• 36. تکنیک‌های انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
• 37. استفاده از embeddingهای کلمه (word embeddings)
• 38. بهینه‌سازی hyperparameters در تنظیم دقیق
• 39. انتخاب تابع loss مناسب برای تنظیم دقیق
• 40. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (cross-validation)
• 41. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل
• 42. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و logging
• 43. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی داده‌های متنی بزرگ
• 44. استفاده از تکنیک‌های distributed training
• 45. به روزرسانی و نگهداری مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 46. تکنیک‌های مقابله با bias در مدل‌های زبانی
• 47. تولید متن با سبک‌های مختلف (رسمی، غیررسمی، ادبی)
• 48. تنظیم دقیق برای تولید محتوای متناسب با مخاطب خاص
• 49. بهبود کیفیت متن تولید شده با استفاده از post-processing
• 50. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید محتوای آموزشی
• 51. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سؤالات پزشکی
• 52. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای حقوقی
• 53. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 54. تولید خلاصه‌های خودکار از مقالات علمی
• 55. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تشخیص اخبار جعلی
• 56. ارزیابی و اصلاح biasهای جنسیتی در مدل‌های زبانی
• 57. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 58. استفاده از quantization برای کاهش حجم مدل
• 59. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی دستگاه‌های لبه (edge devices)
• 60. تأثیر داده‌های آموزشی بر سبک و کیفیت متن تولید شده
• 61. استفاده از داده‌های ترکیبی برای بهبود عملکرد مدل
• 62. تکنیک‌های ترکیب مدل‌های زبانی مختلف (ensemble methods)
• 63. بهینه‌سازی فرآیند استقرار (deployment) مدل‌های زبانی
• 64. بررسی مسائل اخلاقی مرتبط با استفاده از مدل‌های زبانی