کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری LoRA (Low-Rank Adaptation)
, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری LoRA (Low-Rank Adaptation)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027846 دسته: , , برچسب:

📚 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: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری LoRA (Low-Rank Adaptation)

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. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
  • 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی (ترانسفورمرها)
  • 4. مبانی ترانسفورمرها: مکانیزم توجه
  • 5. مبانی ترانسفورمرها: رمزگذار و رمزگشا
  • 6. مبانی ترانسفورمرها: جاسازی‌ها (Embeddings)
  • 7. مبانی ترانسفورمرها: لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layers)
  • 8. مبانی ترانسفورمرها: نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
  • 9. مبانی ترانسفورمرها: اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
  • 10. انواع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 11. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
  • 12. مدل‌های زبانی تفهیمی (Discriminative LLMs)
  • 13. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 14. تولید متن
  • 15. ترجمه ماشینی
  • 16. خلاصه‌سازی متن
  • 17. پاسخ به سوال
  • 18. تحلیل احساسات
  • 19. دستیارهای مجازی
  • 20. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
  • 21. هزینه محاسباتی بالا
  • 22. نیاز به داده‌های عظیم
  • 23. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 24. مشکلات امنیتی و حریم خصوصی
  • 25. قابلیت تفسیر (Interpretability)
  • 26. مفهوم Fine-tuning (تنظیم دقیق)
  • 27. چرا Fine-tuning لازم است؟
  • 28. انواع Fine-tuning
  • 29. Fine-tuning کامل (Full Fine-tuning)
  • 30. مزایای Fine-tuning کامل
  • 31. معایب Fine-tuning کامل
  • 32. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Selective Parameter Fine-tuning)
  • 33. Fine-tuning با پارامترهای اضافی (Adapter-based Fine-tuning)
  • 34. مقدمه بر LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 35. چرا LoRA؟ مشکلات Fine-tuning کامل
  • 36. ایده اصلی LoRA
  • 37. نحوه عملکرد LoRA: ماتریس‌های کم‌رتبه
  • 38. تزریق ماتریس‌های LoRA به معماری ترانسفورمر
  • 39. تطبیق ماتریس‌های وزن اصلی
  • 40. تطبیق لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 41. تطبیق لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layers)
  • 42. ماتریس‌های A و B در LoRA
  • 43. ابعاد ماتریس‌های LoRA (رتبه r)
  • 44. تأثیر رتبه r بر عملکرد و هزینه
  • 45. مزایای LoRA
  • 46. کاهش قابل توجه پارامترهای قابل آموزش
  • 47. کاهش هزینه‌های محاسباتی (زمان و حافظه)
  • 48. کاهش اندازه مدل نهایی
  • 49. امکان آموزش همزمان چندین وظیفه (Task) با یک مدل پایه
  • 50. سهولت در جابجایی بین وظایف
  • 51. عدم نیاز به تغییر معماری مدل پایه
  • 52. عدم نیاز به نگهداری وزن‌های کامل مدل برای هر وظیفه
  • 53. معایب LoRA (محدودیت‌ها)
  • 54. ممکن است برای تمام وظایف به خوبی Fine-tuning کامل عمل نکند
  • 55. تأثیر انتخاب رتبه r بر نتایج
  • 56. پیاده‌سازی LoRA
  • 57. مراحل کلی پیاده‌سازی LoRA
  • 58. انتخاب مدل پایه (Pre-trained Model)
  • 59. انتخاب داده‌های Fine-tuning
  • 60. تنظیم هایپرپارامترهای LoRA
  • 61. تنظیم رتبه (r)
  • 62. تنظیم آلفا (Alpha)
  • 63. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 64. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 65. تنظیم اندازه دسته‌بندی (Batch Size)
  • 66. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 67. قالب‌بندی داده‌ها
  • 68. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 69. تنظیمات پیاده‌سازی در کتابخانه‌های محبوب (مانند Hugging Face Transformers)
  • 70. استفاده از کتابخانه PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 71. پیکربندی LoRA در PEFT
  • 72. آموزش مدل با LoRA
  • 73. ارزیابی مدل Fine-tuned شده
  • 74. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 75. کاربرد LoRA در سفارشی‌سازی لحن مدل
  • 76. تعریف لحن (Tone) در مدل‌های زبانی
  • 77. مثال‌هایی از لحن‌های مختلف (رسمی، غیررسمی، طنز، علمی، همدلانه)
  • 78. چگونه LoRA به تغییر لحن کمک می‌کند؟
  • 79. تأثیر LoRA بر توزیع کلمات و ساختار جملات
  • 80. تنظیم لحن با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده لحن
  • 81. تنظیم لحن با استفاده از داده‌های بدون برچسب (با رویکردهای خاص)
  • 82. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی لحن برای خدمات مشتری
  • 83. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی لحن برای تولید محتوای خلاقانه
  • 84. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی لحن برای آموزش
  • 85. نکات پیشرفته در استفاده از LoRA
  • 86. تنظیم LoRA برای لایه‌های مختلف مدل
  • 87. تنظیم LoRA برای ماژول‌های مختلف (مانند Attention، Feed-Forward)
  • 88. ترکیب LoRA با سایر تکنیک‌های PEFT
  • 89. تکنیک‌های ادغام و ترکیب مدل‌های LoRA
  • 90. استفاده از LoRA برای یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 91. مقایسه LoRA با سایر روش‌های PEFT (مانند Prefix Tuning، Prompt Tuning)
  • 92. آینده LoRA و تکنیک‌های مشابه
  • 93. چالش‌های پیش رو در سفارشی‌سازی لحن
  • 94. ارزیابی عینی لحن
  • 95. تضمین ثبات لحن
  • 96. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 97. مسائل اخلاقی در سفارشی‌سازی لحن
  • 98. جمع‌بندی و نکات کلیدی
  • 99. مسیر یادگیری بیشتر

📚 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: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری LoRA (Low-Rank Adaptation)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا