سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش fine-tuning مدل‌های زبانی برای سفارشی‌سازی لحن

کتاب آموزش fine-tuning مدل‌های زبانی برای سفارشی‌سازی لحن

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 آموزش fine-tuning مدل‌های زبانی برای سفارشی‌سازی لحن

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 و سفارشی‌سازی لحن
  • 2. چرا سفارشی‌سازی لحن مهم است؟
  • 3. کاربردهای سفارشی‌سازی لحن
  • 4. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 5. معماری‌های رایج LLMs
  • 6. مبانی fine-tuning
  • 7. تفاوت fine-tuning با pre-training
  • 8. نیازهای پیش‌نیاز برای fine-tuning
  • 9. شناخت هدف سفارشی‌سازی لحن
  • 10. تعریف لحن مطلوب
  • 11. انواع لحن (رسمی، غیررسمی، طنز، علمی، دوستانه و غیره)
  • 12. شناسایی ویژگی‌های لحن
  • 13. مثال‌هایی از لحن‌های مختلف
  • 14. جمع‌آوری داده‌های آموزشی برای سفارشی‌سازی لحن
  • 15. اهمیت کیفیت داده‌ها
  • 16. منابع داده‌های متنی
  • 17. روش‌های جمع‌آوری داده
  • 18. برچسب‌گذاری داده‌ها برای لحن
  • 19. استراتژی‌های برچسب‌گذاری
  • 20. ابزارهای برچسب‌گذاری داده
  • 21. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 23. پاکسازی داده‌ها
  • 24. حذف نویز و اطلاعات نامربوط
  • 25. نرمال‌سازی متن
  • 26. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 27. انواع توکن‌سازها
  • 28. انتخاب توکن‌ساز مناسب
  • 29. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 30. چرا fine-tuning؟
  • 31. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 32. مدل‌های محبوب برای fine-tuning
  • 33. ویژگی‌های مدل پایه و تأثیر آن بر fine-tuning
  • 34. تنظیم پارامترهای fine-tuning
  • 35. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 36. اندازه بچ (Batch Size)
  • 37. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 38. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 39. تنظیمات پیشرفته fine-tuning
  • 40. تنظیمات مربوط به لحن
  • 41. تنظیمات مربوط به سبک
  • 42. تنظیمات مربوط به مخاطب
  • 43. استراتژی‌های fine-tuning
  • 44. Fine-tuning کامل (Full Fine-tuning)
  • 45. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 46. معرفی روش‌های PEFT
  • 47. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 48. QLoRA
  • 49. Adapter-based Fine-tuning
  • 50. Prompt Tuning
  • 51. Prefix Tuning
  • 52. P-Tuning
  • 53. مقایسه روش‌های PEFT
  • 54. مزایا و معایب هر روش PEFT
  • 55. انتخاب روش PEFT مناسب
  • 56. پیاده‌سازی fine-tuning با PyTorch
  • 57. پیاده‌سازی fine-tuning با TensorFlow
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های محبوب (Hugging Face Transformers)
  • 59. نصب و راه‌اندازی Hugging Face Transformers
  • 60. بارگذاری مدل پایه
  • 61. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل
  • 62. تابع ارزیابی (Evaluation Metric)
  • 63. انتخاب معیارهای ارزیابی لحن
  • 64. معیارهای عمومی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
  • 65. معیارهای خاص لحن (اگر وجود داشته باشد)
  • 66. روش‌های ارزیابی دستی
  • 67. انجام فرآیند fine-tuning
  • 68. مانیتورینگ فرآیند fine-tuning
  • 69. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting)
  • 70. تشخیص کم‌برازش (Underfitting)
  • 71. تنظیمات هایپرپارامترها در حین آموزش
  • 72. ذخیره مدل fine-tuned
  • 73. ارزیابی مدل fine-tuned
  • 74. ارزیابی کمی
  • 75. ارزیابی کیفی
  • 76. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 77. دیباگ کردن مشکلات رایج در fine-tuning
  • 78. داده‌های نامناسب
  • 79. تنظیمات نادرست هایپرپارامترها
  • 80. مشکلات سخت‌افزاری
  • 81. استقرار مدل fine-tuned
  • 82. روش‌های استقرار
  • 83. استقرار محلی
  • 84. استقرار در فضای ابری
  • 85. استقرار روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 86. نکات امنیتی در استقرار
  • 87. بهبود مداوم مدل
  • 88. جمع‌آوری بازخورد از کاربران
  • 89. تنظیم مجدد مدل با داده‌های جدید
  • 90. تکنیک‌های پیشرفته برای سفارشی‌سازی لحن
  • 91. یادگیری تقویتی برای fine-tuning لحن (RLHF)
  • 92. آموزش با بازخورد انسان (Human Feedback)
  • 93. مبانی RLHF
  • 94. پیاده‌سازی RLHF برای لحن
  • 95. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر برای fine-tuning
  • 96. Fine-tuning با استفاده از داده‌های سنتتیک
  • 97. تولید داده‌های سنتتیک با لحن دلخواه
  • 98. استفاده از مدل‌های جنریتور (Generator Models)
  • 99. ترکیب مدل‌های مختلف برای سفارشی‌سازی لحن
  • 100. fine-tuning برای زبان‌های مختلف

📚 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.