سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Visual Genome BERT

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Visual Genome BERT

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 Visual Genome BERT

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و کلیات
  • 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معماری ترنسفورمر
  • 4. مفهوم BERT
  • 5. معماری Visual Genome BERT
  • 6. مفاهیم Visual Genome
  • 7. تفاوت‌های Visual Genome BERT با BERT پایه
  • 8. اهمیت Fine-tuning
  • 9. اهداف Fine-tuning
  • 10. انواع Fine-tuning
  • 11. Fine-tuning کامل
  • 12. Fine-tuning پارامتری (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 13. مزایای PEFT
  • 14. معایب PEFT
  • 15. تکنیک‌های PEFT
  • 16. LoRA
  • 17. Adapter Layers
  • 18. Prefix Tuning
  • 19. Prompt Tuning
  • 20. P-Tuning
  • 21. QLoRA
  • 22. مفاهیم پایه Fine-tuning
  • 23. مجموعه داده برای Fine-tuning
  • 24. جمع‌آوری داده‌های سفارشی
  • 25. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 26. پاکسازی داده‌ها
  • 27. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 28. تنظیمات توکن‌ساز
  • 29. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
  • 30. تقسیم مجموعه داده (Train/Validation/Test)
  • 31. نکات کلیدی در انتخاب مجموعه داده
  • 32. انتخاب مدل پایه Visual Genome BERT
  • 33. نسخه‌های مختلف Visual Genome BERT
  • 34. نحوه دسترسی به مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 35. ارزیابی مدل پایه
  • 36. مفهوم لحن (Tone) در مدل‌های زبانی
  • 37. انواع لحن (رسمی، غیررسمی، طنز، علمی، تبلیغاتی و...)
  • 38. اهمیت سفارشی‌سازی لحن
  • 39. چالش‌های سفارشی‌سازی لحن
  • 40. تعریف لحن هدف
  • 41. استراتژی‌های Fine-tuning برای لحن
  • 42. Fine-tuning با داده‌های برچسب‌گذاری شده لحن
  • 43. Fine-tuning بدون برچسب لحن (Unsupervised Fine-tuning)
  • 44. Fine-tuning نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Fine-tuning)
  • 45. Fine-tuning با استفاده از Prompt Engineering
  • 46. Fine-tuning با استفاده از Reinforcement Learning (RLHF)
  • 47. مراحل عملی Fine-tuning
  • 48. تنظیمات اولیه محیط آموزش
  • 49. نصب کتابخانه‌ها و وابستگی‌ها
  • 50. تنظیمات سخت‌افزاری (GPU/TPU)
  • 51. انتخاب چارچوب یادگیری عمیق (TensorFlow/PyTorch)
  • 52. بارگذاری مدل پایه Visual Genome BERT
  • 53. تنظیمات هایپرپارامترها
  • 54. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 55. اندازه بچ (Batch Size)
  • 56. تعداد Epochها
  • 57. بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 58. تنظیمات تنظیم‌کننده (Scheduler)
  • 59. تنظیمات Regularization
  • 60. تنظیمات مربوط به PEFT (در صورت استفاده)
  • 61. آموزش مدل
  • 62. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 63. مانیتورینگ معیارهای ارزیابی در طول آموزش
  • 64. تشخیص Overfitting و Underfitting
  • 65. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting
  • 66. Early Stopping
  • 67. Dropout
  • 68. Weight Decay
  • 69. تنظیمات مربوط به داده‌های بصری در Visual Genome BERT
  • 70. نحوه ادغام اطلاعات بصری در Fine-tuning
  • 71. استفاده از ویژگی‌های استخراج شده بصری
  • 72. تنظیمات مربوط به لایه‌های بصری مدل
  • 73. Fine-tuning مدل با داده‌های برچسب‌گذاری شده لحن
  • 74. فرمت مجموعه داده برچسب‌گذاری شده
  • 75. نحوه نگاشت برچسب‌های لحن به خروجی مدل
  • 76. تنظیمات تابع هزینه (Loss Function)
  • 77. آموزش و ارزیابی
  • 78. Fine-tuning مدل با داده‌های بدون برچسب لحن
  • 79. تکنیک‌های Unsupervised Fine-tuning
  • 80. استفاده از Perplexity
  • 81. استفاده از Contrastive Learning
  • 82. Fine-tuning مدل با استفاده از Prompt Engineering
  • 83. طراحی Promptهای مؤثر
  • 84. استفاده از Few-shot Learning در Prompting
  • 85. تنظیمات Promptها برای لحن خاص
  • 86. Fine-tuning مدل با استفاده از Reinforcement Learning (RLHF)
  • 87. مفهوم RLHF
  • 88. طراحی تابع پاداش (Reward Function)
  • 89. آموزش مدل با استفاده از RL
  • 90. ارزیابی مدل Fine-tuned شده
  • 91. معیارهای ارزیابی لحن
  • 92. معیارهای عمومی ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
  • 93. معیارهای خاص برای ارزیابی لحن
  • 94. ارزیابی دستی توسط انسان
  • 95. استفاده از مدل‌های ارزیابی لحن
  • 96. تحلیل نتایج ارزیابی
  • 97. مقایسه مدل Fine-tuned شده با مدل پایه
  • 98. تحلیل خطاها
  • 99. بهبود مدل Fine-tuned شده
  • 100. تکرار فرآیند 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.