سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Llama

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Llama

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 Llama

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری ترانسفورمر
  • 3. آشنایی با معماری Llama
  • 4. معماری Llama: جزئیات کلیدی
  • 5. تفاوت‌های Llama با سایر مدل‌های زبانی
  • 6. مفاهیم پایه fine-tuning
  • 7. چرا fine-tuning لازم است؟
  • 8. انواع fine-tuning
  • 9. fine-tuning تمام پارامترها (Full Fine-tuning)
  • 10. fine-tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 11. روش‌های PEFT: LoRA
  • 12. روش‌های PEFT: QLoRA
  • 13. روش‌های PEFT: Adapter-based tuning
  • 14. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
  • 15. روش‌های PEFT: Prompt Tuning
  • 16. روش‌های PEFT: P-Tuning
  • 17. مقایسه روش‌های PEFT
  • 18. مراحل کلی fine-tuning
  • 19. انتخاب مدل پایه Llama
  • 20. انتخاب مجموعه داده برای fine-tuning
  • 21. ویژگی‌های مجموعه داده ایده‌آل
  • 22. گردآوری مجموعه داده
  • 23. پاکسازی و پیش‌پردازش مجموعه داده
  • 24. فرمت‌بندی مجموعه داده
  • 25. تقسیم مجموعه داده (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
  • 26. انتخاب معیارهای ارزیابی
  • 27. معیارهای ارزیابی برای وظایف تولید متن
  • 28. معیارهای ارزیابی برای وظایف طبقه‌بندی
  • 29. معیارهای ارزیابی برای وظایف پرسش و پاسخ
  • 30. تنظیم هایپرپارامترها
  • 31. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 32. اندازه بچ (Batch Size)
  • 33. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 34. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 35. زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
  • 36. تنظیمات مربوط به PEFT
  • 37. تنظیم پارامترهای LoRA
  • 38. تنظیم پارامترهای QLoRA
  • 39. تنظیم پارامترهای Prefix Tuning
  • 40. تنظیم پارامترهای Prompt Tuning
  • 41. پیاده‌سازی fine-tuning با PyTorch
  • 42. پیاده‌سازی fine-tuning با TensorFlow
  • 43. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 44. آموزش مدل پایه Llama
  • 45. بارگذاری مدل Llama از Hugging Face
  • 46. بارگذاری توکنایزر Llama
  • 47. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل
  • 48. فرایند توکنایز کردن داده‌ها
  • 49. ایجاد دیکشنری توکن‌ها
  • 50. ایجاد تنسورهای ورودی
  • 51. تنظیمات مربوط به fine-tuning
  • 52. تنظیمات مربوط به PEFT در Hugging Face
  • 53. مثال عملی: fine-tuning برای لحن رسمی
  • 54. مثال عملی: fine-tuning برای لحن غیررسمی
  • 55. مثال عملی: fine-tuning برای لحن طنز
  • 56. مثال عملی: fine-tuning برای لحن علمی
  • 57. مثال عملی: fine-tuning برای لحن داستانی
  • 58. ارزیابی مدل fine-tuned
  • 59. محاسبه معیارهای ارزیابی
  • 60. تحلیل نتایج ارزیابی
  • 61. اشکال‌زدایی (Debugging) فرایند fine-tuning
  • 62. مشکلات رایج در fine-tuning
  • 63. راه‌حل‌های مشکلات رایج
  • 64. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 65. تکنیک‌های جلوگیری از کم‌برازش (Underfitting)
  • 66. تنظیم لحن با داده‌های کم
  • 67. استراتژی‌های fine-tuning برای لحن‌های خاص
  • 68. fine-tuning چندزبانه برای لحن
  • 69. fine-tuning مدل‌های Llama با ابزارهای تخصصی
  • 70. ابزارهای خودکارسازی fine-tuning
  • 71. مدیریت نسخه‌های مدل fine-tuned
  • 72. استقرار مدل‌های fine-tuned
  • 73. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
  • 74. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل
  • 75. کاهش سوگیری در fine-tuning
  • 76. حفظ حریم خصوصی در fine-tuning
  • 77. ارزیابی جامع مدل fine-tuned
  • 78. تست مدل در سناریوهای واقعی
  • 79. مقایسه مدل fine-tuned با مدل پایه
  • 80. تاثیر fine-tuning بر عملکرد مدل
  • 81. تاثیر fine-tuning بر مصرف منابع
  • 82. بهینه‌سازی مصرف حافظه در fine-tuning
  • 83. بهینه‌سازی سرعت fine-tuning
  • 84. فرایند fine-tuning افزایشی (Incremental Fine-tuning)
  • 85. fine-tuning برای وظایف چندگانه با حفظ لحن
  • 86. fine-tuning برای شخصیت‌پردازی (Persona)
  • 87. fine-tuning برای مخاطبان خاص
  • 88. fine-tuning برای سبک نگارش خاص
  • 89. fine-tuning برای زبان‌های غیرانگلیسی
  • 90. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
  • 91. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های fine-tuned
  • 92. معماری‌های Llama 2 و Llama 3
  • 93. تفاوت‌های fine-tuning برای Llama 2 و Llama 3
  • 94. fine-tuning مدل‌های Llama با سخت‌افزار محدود
  • 95. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 96. کوانتیزاسیون 4 بیتی (4-bit Quantization)
  • 97. کوانتیزاسیون 8 بیتی (8-bit Quantization)
  • 98. تاثیر کوانتیزاسیون بر لحن
  • 99. fine-tuning با استفاده از LoRA و QLoRA همزمان
  • 100. fine-tuning برای ایجاد دستیار مجازی (Virtual Assistant)

📚 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.