, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های متعادل

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های متعادل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترنسفورمر
  • 4. مکانیزم توجه
  • 5. پرتوهای توجه
  • 6. مزایای ترنسفورمرها
  • 7. مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده
  • 8. مفاهیم پیش‌آموزش
  • 9. مجموعه داده‌های پیش‌آموزش
  • 10. اهداف پیش‌آموزش
  • 11. مدل‌های زبانی محبوب (GPT، BERT، T5)
  • 12. فرایند fine-tuning
  • 13. اهمیت fine-tuning
  • 14. تفاوت fine-tuning و پیش‌آموزش
  • 15. مراحل fine-tuning
  • 16. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 17. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 18. مدل‌های زبانی تخصصی
  • 19. مجموعه داده‌های fine-tuning
  • 20. جمع‌آوری داده‌های fine-tuning
  • 21. کیفیت داده‌های fine-tuning
  • 22. اندازه مجموعه داده‌های fine-tuning
  • 23. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 24. توکنایز کردن
  • 25. استراتژی‌های توکنایز کردن
  • 26. نرمال‌سازی متن
  • 27. پاکسازی داده‌ها
  • 28. تعیین لحن (Tone)
  • 29. مفهوم لحن در متن
  • 30. انواع لحن (رسمی، غیررسمی، طنز، علمی، و غیره)
  • 31. شناسایی لحن در داده‌ها
  • 32. تعریف لحن متعادل
  • 33. چالش‌های خلق لحن متعادل
  • 34. اهمیت لحن متعادل در کاربردها
  • 35. استراتژی‌های fine-tuning برای لحن متعادل
  • 36. تنظیم دقیق پارامترهای لحن
  • 37. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده با لحن
  • 38. تکنیک‌های fine-tuning نظارت شده
  • 39. آموزش با تقویت (Reinforcement Learning)
  • 40. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
  • 41. مزایای RLHF برای لحن
  • 42. پیاده‌سازی RLHF
  • 43. نقش پاداش‌دهنده (Reward Model)
  • 44. طراحی تابع پاداش برای لحن
  • 45. ارزیابی پاداش‌دهنده
  • 46. Fine-tuning با روش‌های بدون نظارت
  • 47. یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 48. Fine-tuning با داده‌های ترکیبی
  • 49. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی
  • 50. تنظیم دقیق تمام پارامترها
  • 51. آموزش انتها به انتها (End-to-end training)
  • 52. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 53. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 54. تنظیم نرخ یادگیری پویا
  • 55. استفاده از زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
  • 56. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 57. تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز
  • 58. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
  • 59. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 60. اعتبارسنجی (Validation)
  • 61. معیارهای ارزیابی لحن
  • 62. معیارهای کمی ارزیابی لحن
  • 63. معیارهای کیفی ارزیابی لحن
  • 64. ارزیابی انسانی
  • 65. ابزارهای ارزیابی لحن
  • 66. تکنیک‌های کاهش واریانس (Variance Reduction)
  • 67. تنظیم منظم‌سازی (Regularization)
  • 68. Drop out
  • 69. Weight Decay
  • 70. Early Stopping
  • 71. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 72. تنظیم دمای خروجی (Temperature Scaling)
  • 73. نمونه‌برداری از خروجی
  • 74. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه
  • 75. کنترل خروجی مدل
  • 76. مدیریت تکرار در خروجی
  • 77. تولید متن با تنوع بالا
  • 78. تنظیم دقیق برای کاربردهای خاص
  • 79. Fine-tuning برای نوشتن محتوا
  • 80. Fine-tuning برای خدمات مشتری
  • 81. Fine-tuning برای تولید داستان
  • 82. Fine-tuning برای شعر
  • 83. Fine-tuning برای خلاصه‌نویسی
  • 84. Fine-tuning برای ترجمه
  • 85. Fine-tuning برای چت‌بات‌ها
  • 86. Fine-tuning برای دستیارهای صوتی
  • 87. Fine-tuning برای نوشتن کد
  • 88. Fine-tuning برای مقالات علمی
  • 89. Fine-tuning برای پست‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 90. Fine-tuning برای ایمیل‌های کاری
  • 91. Fine-tuning برای سخنرانی‌ها
  • 92. Fine-tuning برای دیالوگ‌های نمایشی
  • 93. Fine-tuning برای سناریوهای آموزشی
  • 94. Fine-tuning برای بازی‌های ویدئویی
  • 95. Fine-tuning برای برندینگ
  • 96. Fine-tuning برای بازاریابی
  • 97. Fine-tuning برای صداقت و بی‌طرفی
  • 98. Fine-tuning برای جلوگیری از سوگیری (Bias)
  • 99. شناسایی سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 100. تکنیک‌های کاهش سوگیری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های متعادل”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا