کتاب راهکارهای نوین در پس‌آموزش (Post-Training) و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در پس‌آموزش (Post-Training) و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش تکمیلی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت‌های پس‌آموزش در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار معماری مدل‌های زبانی در مرحله پس‌آموزش
• 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تنظیم دقیق تخصصی
• 4. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های آموزشی با کیفیت بالا
• 5. روش‌های پاک‌سازی و فیلترینگ داده‌ها بر اساس استانداردهای اخلاقی
• 6. مبانی تنظیم دقیق نظارت‌شده (SFT)
• 7. انتخاب استراتژی‌های بهینه در تنظیم دقیق مدل
• 8. معرفی روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (PEFT)
• 9. پیاده‌سازی روش LoRA در مدل‌های زبانی
• 10. بررسی کارایی روش QLoRA در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 11. مفاهیم هم‌ترازی (Alignment) مدل با اهداف کاربردی
• 12. روش‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 13. بهینه‌سازی بر اساس بازخورد هوش مصنوعی (RLAIF)
• 14. معرفی الگوریتم PPO در آموزش مدل‌ها
• 15. بررسی الگوریتم DPO به عنوان جایگزین مستقیم در هم‌ترازی
• 16. تکنیک‌های تنظیم دقیق برای بهبود دقت در پاسخ‌دهی تخصصی
• 17. کاهش توهمات (Hallucinations) در مدل‌های زبانی
• 18. استفاده از روش‌های Prompt Tuning در پس‌آموزش
• 19. بهینه‌سازی چندهدفه در مدل‌های زبانی
• 20. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در طول فرآیند پس‌آموزش
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای کمی
• 22. ارزیابی کیفی و آزمون‌های انسانی در مدل‌های تخصصی
• 23. روش‌های تحلیل خطاهای مدل در کاربردهای واقعی
• 24. تنظیم پارامترهای هایپر در مرحله پس‌آموزش
• 25. تکنیک‌های افزایش پایداری آموزش مدل
• 26. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده در پس‌آموزش
• 27. بهبود توانایی مدل در استدلال منطقی و گام‌به‌گام
• 28. تطبیق مدل‌های زبانی با حوزه‌های تخصصی فنی و مهندسی
• 29. تنظیم دقیق مدل برای کاربردهای متنی فارسی
• 30. مدیریت تعصبات و سوگیری‌های زبانی در داده‌های آموزشی
• 31. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل پس از آموزش
• 32. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های زبانی بزرگ
• 33. استفاده از دانش تقطیری (Knowledge Distillation) در پس‌آموزش
• 34. بررسی استانداردهای امنیتی در خروجی مدل‌های تنظیم‌شده
• 35. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش
• 36. روش‌های ارزیابی امنیت در برابر حملات تزریق پرامپت
• 37. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق و تکرارپذیری آزمایش‌ها
• 38. به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها با داده‌های جدید
• 39. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
• 40. تلفیق مدل‌های تخصصی با پایگاه‌های دانش خارجی
• 41. کاربردهای عملی پس‌آموزش در سامانه‌های سازمانی
• 42. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. استراتژی‌های استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی
• 44. مانیتورینگ عملکرد مدل پس از استقرار
• 45. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی (Latency) مدل
• 46. تکنیک‌های یادگیری فعال (Active Learning) در بهبود مدل
• 47. بررسی روندهای نوین در پس‌آموزش مدل‌های زبانی
• 48. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل
• 49. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی بومی و کارآمد