سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Fine-tuning حرفه‌ای مدل‌های LLM در دنیای واقعی

کتاب Fine-tuning حرفه‌ای مدل‌های LLM در دنیای واقعی

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 حرفه‌ای مدل‌های LLM در دنیای واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای حوزه‌های تخصصی (Domain-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر LLM ها و Fine-tuning
  • 2. تاریخچه و تکامل LLM ها
  • 3. مفاهیم کلیدی در LLM ها
  • 4. معماری های متداول LLM (Transformer, BERT, GPT)
  • 5. مبانی Fine-tuning
  • 6. چرا Fine-tuning مهم است؟
  • 7. انواع Fine-tuning (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning)
  • 8. کاربردهای Fine-tuning در دنیای واقعی
  • 9. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 10. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 11. مدل های متن باز (Open Source LLMs)
  • 12. مدل های اختصاصی (Proprietary LLMs)
  • 13. منابع و مخازن مدل های LLM
  • 14. مراحل آماده سازی داده برای Fine-tuning
  • 15. جمع آوری داده های مرتبط
  • 16. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
  • 17. برچسب گذاری داده ها (Annotation)
  • 18. تقسیم داده ها (Train, Validation, Test)
  • 19. فرمت بندی داده ها برای Fine-tuning
  • 20. استراتژی های Fine-tuning
  • 21. Fine-tuning کامل (Full Fine-tuning)
  • 22. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 23. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 24. Prefix Tuning
  • 25. Prompt Tuning
  • 26. Adapter Layers
  • 27. QLoRA
  • 28. P-Tuning
  • 29. معرفی روش های PEFT
  • 30. مقایسه روش های PEFT
  • 31. انتخاب روش PEFT مناسب
  • 32. تنظیمات هایپرپارامترها برای Fine-tuning
  • 33. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 34. اندازه بچ (Batch Size)
  • 35. تعداد Epoch ها
  • 36. بهینه سازها (Optimizers)
  • 37. تنظیمات نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
  • 38. تنظیمات Regularization
  • 39. تنظیمات اولیه سازی وزن ها
  • 40. تنظیمات مربوط به PEFT (Rank, Alpha, etc.)
  • 41. پیاده سازی Fine-tuning با استفاده از فریمورک ها
  • 42. PyTorch
  • 43. TensorFlow
  • 44. Hugging Face Transformers
  • 45. Keras
  • 46. استفاده از کتابخانه های PEFT
  • 47. راهنمای گام به گام Fine-tuning
  • 48. مثال عملی Fine-tuning برای وظایف خاص
  • 49. Fine-tuning برای تولید متن (Text Generation)
  • 50. Fine-tuning برای خلاصه سازی (Summarization)
  • 51. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 52. Fine-tuning برای پرسش و پاسخ (Question Answering)
  • 53. Fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 54. Fine-tuning برای طبقه بندی متن (Text Classification)
  • 55. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 56. Fine-tuning برای گفتگو (Dialogue Systems)
  • 57. Fine-tuning برای کدنویسی (Code Generation)
  • 58. ارزیابی مدل های Fine-tuned
  • 59. معیارهای ارزیابی کمی (Quantitative Metrics)
  • 60. BLEU, ROUGE, METEOR برای تولید متن
  • 61. Accuracy, F1-Score برای طبقه بندی
  • 62. EM, F1 برای پرسش و پاسخ
  • 63. معیارهای ارزیابی کیفی (Qualitative Metrics)
  • 64. تحلیل خروجی ها
  • 65. بررسی خطاهای رایج
  • 66. ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 67. تکنیک های کاهش Overfitting
  • 68. Early Stopping
  • 69. Regularization (L1, L2, Dropout)
  • 70. Data Augmentation
  • 71. استفاده از مدل های کوچکتر
  • 72. تکنیک های بهبود Underfitting
  • 73. افزایش پیچیدگی مدل
  • 74. تنظیمات هایپرپارامترها
  • 75. افزایش داده های آموزشی
  • 76. استفاده از مدل های پیشرفته تر
  • 77. مقیاس پذیری Fine-tuning
  • 78. Fine-tuning بر روی سخت افزارهای محدود
  • 79. استفاده از تکنیک های PEFT برای کاهش حافظه
  • 80. توزیع محاسبات (Distributed Training)
  • 81. استفاده از Cloud Platforms (AWS, GCP, Azure)
  • 82. بهینه سازی منابع سخت افزاری
  • 83. مدیریت مدل ها و نسخه بندی (Model Management and Versioning)
  • 84. ذخیره سازی مدل ها
  • 85. ردیابی آزمایشات (Experiment Tracking)
  • 86. استفاده از ابزارهای MLOps
  • 87. استقرار مدل های Fine-tuned (Model Deployment)
  • 88. روش های استقرار
  • 89. API Endpoints
  • 90. Batch Inference
  • 91. Edge Deployment
  • 92. نکات امنیتی در Fine-tuning و استقرار
  • 93. حفاظت از داده های حساس
  • 94. پیشگیری از حملات adversarial
  • 95. مدیریت دسترسی ها
  • 96. اخلاق در Fine-tuning LLM ها
  • 97. سوگیری در داده ها و مدل ها
  • 98. تولید محتوای مضر
  • 99. شفافیت و قابلیت تفسیر (Explainability)
  • 100. مسئولیت پذیری در استفاده از LLM ها

📚 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.