, ,

کتاب مکانیسم توجه: پلی میان ورودی و خروجی در LLMs

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 مکانیسم توجه: پلی میان ورودی و خروجی در LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مکانیسم توجه در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مکانیزم توجه
  • 2. اهمیت توجه در پردازش زبان طبیعی
  • 3. تاریخچه مختصری از مکانیزم توجه
  • 4. چالش های مدل های سنتی NLP
  • 5. نیاز به مکانیزم توجه
  • 6. مفهوم توجه در انسان
  • 7. مقایسه توجه انسانی و مکانیزم توجه LLM
  • 8. انواع مکانیزم های توجه
  • 9. توجه کلی (Global Attention)
  • 10. توجه محلی (Local Attention)
  • 11. توجه خودکار (Self-Attention)
  • 12. توجه متقابل (Cross-Attention)
  • 13. مکانیزم توجه در معماری های مختلف
  • 14. ترنسفورمرها و نقش توجه
  • 15. نقش توجه در رمزگذار (Encoder)
  • 16. نقش توجه در رمزگشا (Decoder)
  • 17. مکانیزم توجه در مدل های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 18. تکامل معماری های مبتنی بر توجه
  • 19. انواع مختلف لایه های توجه
  • 20. لایه توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 21. مزایای توجه چندسر
  • 22. نحوه عملکرد توجه چندسر
  • 23. محاسبات کلیدی در مکانیزم توجه
  • 24. پرس و جو (Query)
  • 25. کلید (Key)
  • 26. مقدار (Value)
  • 27. محاسبه امتیاز شباهت (Similarity Score)
  • 28. تابع سافت مکس (Softmax)
  • 29. محاسبه وزن توجه (Attention Weights)
  • 30. محاسبه خروجی توجه (Attention Output)
  • 31. مفهوم ماتریس توجه (Attention Matrix)
  • 32. تجسم ماتریس توجه
  • 33. تفسیر ماتریس توجه
  • 34. کاربرد مکانیزم توجه در وظایف مختلف NLP
  • 35. ترجمه ماشینی
  • 36. خلاصه سازی متن
  • 37. پاسخ به سوال
  • 38. تولید متن
  • 39. تشخیص موجودیت نامدار (NER)
  • 40. تحلیل احساسات
  • 41. مدل سازی زبان
  • 42. مکانیزم توجه در مدل های بزرگ زبانی (LLMs)
  • 43. نقش توجه در LLMs
  • 44. چرا توجه برای LLMs حیاتی است؟
  • 45. مقایسه توجه در مدل های کوچکتر و LLMs
  • 46. ابعاد فضای ویژگی و توجه
  • 47. تعداد پارامترها و توجه
  • 48. مقیاس پذیری مکانیزم توجه
  • 49. انواع پیشرفته مکانیزم توجه
  • 50. توجه اسپارس (Sparse Attention)
  • 51. مزایای توجه اسپارس
  • 52. چالش های توجه اسپارس
  • 53. توجه خطی (Linear Attention)
  • 54. مزایای توجه خطی
  • 55. چالش های توجه خطی
  • 56. توجه مبتنی بر حافظه (Memory-Augmented Attention)
  • 57. توجه مبتنی بر گراف (Graph Attention)
  • 58. توجه مبتنی بر رویداد (Event-based Attention)
  • 59. توجه مبتنی بر موقعیت (Positional Attention)
  • 60. توجه مبتنی بر محتوا (Content-based Attention)
  • 61. مکانیزم های توجه بهینه شده
  • 62. توجه با پیچیدگی محاسباتی کمتر
  • 63. توجه با نیاز حافظه کمتر
  • 64. توجه برای پردازش توالی های طولانی
  • 65. کاربرد توجه در معماری های خاص LLM
  • 66. GPT و مکانیزم توجه
  • 67. BERT و مکانیزم توجه
  • 68. T5 و مکانیزم توجه
  • 69. LLaMA و مکانیزم توجه
  • 70. مدل های جدیدتر LLM و نوآوری های توجه
  • 71. چالش ها و محدودیت های مکانیزم توجه
  • 72. پیچیدگی محاسباتی توجه
  • 73. نیاز به حافظه زیاد
  • 74. مشکل پردازش توالی های بسیار طولانی
  • 75. تفسیرپذیری مکانیزم توجه
  • 76. حساسیت به هایپرپارامترها
  • 77. چالش های مقیاس پذیری توجه
  • 78. راهکارهای غلبه بر چالش ها
  • 79. بهینه سازی الگوریتم های توجه
  • 80. استفاده از سخت افزار تخصصی
  • 81. تکنیک های کوانتیزاسیون
  • 82. روش های تقریب توجه
  • 83. معماری های جدید با توجه کارآمد
  • 84. تحقیقات جاری در مکانیزم توجه
  • 85. جهت گیری های آینده مکانیزم توجه
  • 86. توجه قابل تفسیر (Interpretable Attention)
  • 87. توجه تعاملی (Interactive Attention)
  • 88. توجه پویا (Dynamic Attention)
  • 89. توجه مولتی مودال (Multimodal Attention)
  • 90. توجه برای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Attention)
  • 91. توجه در مدل های کوچکتر و کارآمدتر
  • 92. توجه در مدل های لبه (Edge AI)
  • 93. اهمیت توجه در مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 94. چگونه توجه بر خروجی LLM تاثیر می گذارد
  • 95. تنظیم توجه برای وظایف خاص
  • 96. نکات کاربردی برای استفاده از مکانیزم توجه
  • 97. مطالعه موارد واقعی (Case Studies)
  • 98. مثال های عملی از پیاده سازی توجه
  • 99. مخاطرات و ملاحظات اخلاقی مرتبط با توجه
  • 100. جمع بندی و نتیجه گیری

📚 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 مکانیسم توجه: پلی میان ورودی و خروجی در LLMs”

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

پیمایش به بالا