MAPress
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان منابع و عملکرد

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان منابع و عملکرد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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: کنترل بر میزان منابع و عملکرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترنسفورمر
  • 4. توکن‌سازی و امبدینگ‌ها
  • 5. مفاهیم پایه‌ی fine-tuning
  • 6. انواع fine-tuning
  • 7. هدف fine-tuning
  • 8. انتخاب مدل پایه‌ی مناسب
  • 9. تأثیر اندازه مدل بر fine-tuning
  • 10. تأثیر معماری مدل بر fine-tuning
  • 11. تأثیر داده‌های پیش‌آموزش بر fine-tuning
  • 12. مجموعه داده‌های fine-tuning
  • 13. کیفیت داده‌های fine-tuning
  • 14. حجم داده‌های fine-tuning
  • 15. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
  • 16. پاکسازی داده‌ها
  • 17. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 18. تقسیم داده‌ها (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
  • 19. روش‌های نمونه‌برداری از داده‌ها
  • 20. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 21. نکات مهم در جمع‌آوری داده برای fine-tuning
  • 22. تنظیمات هایپرپارامترهای fine-tuning
  • 23. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 24. اندازه بچ (Batch Size)
  • 25. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 26. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 27. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 28. تنظیمات Regularization
  • 29. تنظیمات Dropout
  • 30. تنظیمات Weight Decay
  • 31. تنظیمات Early Stopping
  • 32. تنظیمات مربوط به تخصیص منابع محاسباتی
  • 33. GPU و CPU
  • 34. حافظه RAM
  • 35. حافظه VRAM
  • 36. پهنای باند شبکه
  • 37. استفاده از سخت‌افزارهای مختلف
  • 38. تنظیمات fine-tuning برای سخت‌افزارهای محدود
  • 39. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 40. Quantization
  • 41. Gradient Checkpointing
  • 42. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
  • 43. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 44. Prefix Tuning
  • 45. Prompt Tuning
  • 46. Adapter Layers
  • 47. QLoRA
  • 48. P-Tuning
  • 49. نکات عملی در پیاده‌سازی PEFT
  • 50. مقایسه PEFT با Fine-tuning کامل
  • 51. مزایای PEFT
  • 52. معایب PEFT
  • 53. انتخاب روش PEFT مناسب
  • 54. مدیریت منابع در طول fine-tuning
  • 55. مانیتورینگ مصرف منابع
  • 56. ابزارهای مانیتورینگ (TensorBoard, Weights & Biases)
  • 57. تشخیص گلوگاه‌های عملکردی
  • 58. مدیریت حافظه در طول fine-tuning
  • 59. استراتژی‌های توزیع بار محاسباتی
  • 60. Fine-tuning توزیع شده (Distributed Fine-tuning)
  • 61. Data Parallelism
  • 62. Model Parallelism
  • 63. Pipeline Parallelism
  • 64. Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
  • 65. تنظیمات fine-tuning برای مقیاس‌پذیری
  • 66. ارزیابی عملکرد مدل fine-tuned
  • 67. معیارهای ارزیابی (Metrics)
  • 68. Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
  • 69. Perplexity
  • 70. BLEU, ROUGE
  • 71. METEOR
  • 72. Human Evaluation
  • 73. انتخاب معیارهای مناسب برای وظیفه
  • 74. تحلیل خطا (Error Analysis)
  • 75. تنظیم مدل بر اساس نتایج ارزیابی
  • 76. تکرار فرآیند fine-tuning
  • 77. بهبود عملکرد با تنظیم مجدد هایپرپارامترها
  • 78. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر
  • 79. Fine-tuning چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
  • 80. Transfer Learning
  • 81. Meta-Learning
  • 82. Few-Shot Learning
  • 83. Zero-Shot Learning
  • 84. Fine-tuning برای وظایف خاص
  • 85. تولید متن (Text Generation)
  • 86. خلاصه‌سازی (Summarization)
  • 87. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 88. پاسخگویی به سوال (Question Answering)
  • 89. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 90. دسته‌بندی متن (Text Classification)
  • 91. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
  • 92. تولید کد (Code Generation)
  • 93. چالش‌های fine-tuning
  • 94. Overfitting
  • 95. Underfitting
  • 96. Catastrophic Forgetting
  • 97. Bias در داده‌ها و مدل
  • 98. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 99. استانداردسازی و تکرارپذیری در fine-tuning
  • 100. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) برای fine-tuning

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.