سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Goal Setting and Achievement

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Goal Setting and Achievement

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 Goal Setting and Achievement

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل های زبانی
  • 3. معماری های مدل های زبانی (RNN, LSTM, GRU, Transformer)
  • 4. معماری ترنسفورمر: جزئیات و اجزا
  • 5. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 6. خود-توجهی (Self-Attention)
  • 7. توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
  • 8. کدگذار و رمزگشا (Encoder-Decoder) در ترنسفورمر
  • 9. آموزش پیشین (Pre-training) مدل های زبانی
  • 10. داده های مورد استفاده در آموزش پیشین
  • 11. اهداف آموزش پیشین (Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction)
  • 12. مدل های زبانی از پیش آموزش دیده محبوب (BERT, GPT, RoBERTa, T5)
  • 13. مفهوم Fine-tuning
  • 14. چرا Fine-tuning لازم است؟
  • 15. تفاوت Fine-tuning با آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
  • 16. Fine-tuning نظارت شده (Supervised Fine-tuning)
  • 17. Fine-tuning بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
  • 18. Fine-tuning نیمه نظارت شده (Semi-supervised Fine-tuning)
  • 19. Fine-tuning با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
  • 20. تنظیم دقیق برای وظایف خاص (Task-Specific Fine-tuning)
  • 21. تنظیم دقیق برای تولید متن (Text Generation Fine-tuning)
  • 22. تنظیم دقیق برای طبقه بندی متن (Text Classification Fine-tuning)
  • 23. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات (Information Extraction Fine-tuning)
  • 24. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال (Question Answering Fine-tuning)
  • 25. تنظیم دقیق برای خلاصه سازی متن (Text Summarization Fine-tuning)
  • 26. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی (Machine Translation Fine-tuning)
  • 27. تنظیم دقیق برای تشخیص احساسات (Sentiment Analysis Fine-tuning)
  • 28. تنظیم دقیق برای شناسایی موجودیت نامگذاری شده (Named Entity Recognition Fine-tuning)
  • 29. تنظیم دقیق برای درک مطلب (Reading Comprehension Fine-tuning)
  • 30. تنظیم دقیق برای تشخیص لحن (Tone Detection Fine-tuning)
  • 31. تنظیم دقیق برای سفارشی سازی لحن (Tone Customization Fine-tuning)
  • 32. معماری تنظیم هدف و دستیابی (Goal Setting and Achievement Architecture)
  • 33. مفهوم هدف در مدل های زبانی
  • 34. تعریف اهداف قابل اندازه گیری برای مدل های زبانی
  • 35. استراتژی های تنظیم هدف
  • 36. پیاده سازی تنظیم هدف در مدل های زبانی
  • 37. مفهوم دستیابی به هدف در مدل های زبانی
  • 38. معیارهای ارزیابی دستیابی به هدف
  • 39. روش های سنجش پیشرفت به سوی هدف
  • 40. تکنیک های بهبود دستیابی به هدف
  • 41. تطابق اهداف مدل با اهداف انسانی
  • 42. مدل سازی رفتار مبتنی بر هدف
  • 43. نقش انگیزه در دستیابی به هدف
  • 44. یادگیری از بازخورد برای دستیابی به هدف
  • 45. تنظیم دقیق برای حفظ شخصیت (Persona)
  • 46. تنظیم دقیق برای تولید متن با سبک خاص
  • 47. تنظیم دقیق برای حفظ انسجام (Coherence)
  • 48. تنظیم دقیق برای حفظ پیوستگی (Consistency)
  • 49. تنظیم دقیق برای مدیریت مکالمه (Dialogue Management)
  • 50. تنظیم دقیق برای کنترل خروجی (Output Control)
  • 51. تنظیم دقیق برای سفارشی سازی پاسخ (Response Customization)
  • 52. تنظیم دقیق برای افزایش خلاقیت (Creativity Enhancement)
  • 53. تنظیم دقیق برای کاهش سوگیری (Bias Reduction)
  • 54. تنظیم دقیق برای افزایش ایمنی (Safety Enhancement)
  • 55. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اخلاقی (Ethical Content Generation)
  • 56. تکنیک های Fine-tuning: پارامترهای قابل تنظیم
  • 57. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Tuning)
  • 58. تنظیم اندازه دسته (Batch Size Tuning)
  • 59. تنظیم تعداد دوره ها (Epochs Tuning)
  • 60. تنظیم بهینه ساز (Optimizer Tuning)
  • 61. تنظیم توابع زیان (Loss Function Tuning)
  • 62. تنظیم منظم سازی (Regularization Tuning)
  • 63. تنظیم نرخ ریزش (Dropout Rate Tuning)
  • 64. تنظیم وزن دهی (Weight Initialization)
  • 65. تنظیم دقیق با استفاده از داده های کم (Few-Shot Fine-tuning)
  • 66. تنظیم دقیق با استفاده از داده های بسیار کم (Zero-Shot Fine-tuning)
  • 67. روش های پیشرفته Fine-tuning
  • 68. تنظیم دقیق تطبیقی (Adaptive Fine-tuning)
  • 69. تنظیم دقیق سلسله مراتبی (Hierarchical Fine-tuning)
  • 70. تنظیم دقیق مبتنی بر یادگیری انتقال (Transfer Learning Fine-tuning)
  • 71. تنظیم دقیق مبتنی بر یادگیری مداوم (Continual Learning Fine-tuning)
  • 72. تنظیم دقیق با استفاده از تکنیک های مبتنی بر Prompt
  • 73. Prompt Engineering برای Fine-tuning
  • 74. نقش Prompt در هدایت Fine-tuning
  • 75. مثال هایی از Prompt های موثر برای Fine-tuning
  • 76. طراحی Prompt برای تنظیم لحن
  • 77. طراحی Prompt برای دستیابی به هدف
  • 78. تنظیم دقیق مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 79. چالش های Fine-tuning LLMs
  • 80. منابع محاسباتی مورد نیاز برای Fine-tuning LLMs
  • 81. استفاده از تکنیک های Fine-tuning کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 82. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 83. Adapter Layers
  • 84. Prefix Tuning
  • 85. Prompt Tuning
  • 86. QLoRA
  • 87. استفاده از پلتفرم ها و ابزارهای Fine-tuning
  • 88. TensorFlow و Keras برای Fine-tuning
  • 89. PyTorch برای Fine-tuning
  • 90. Hugging Face Transformers Library
  • 91. Google Cloud AI Platform
  • 92. Amazon SageMaker
  • 93. Microsoft Azure ML
  • 94. ارزیابی مدل های Fine-tuned
  • 95. معیارهای ارزیابی وظایف خاص
  • 96. معیارهای ارزیابی لحن
  • 97. معیارهای ارزیابی دستیابی به هدف
  • 98. ارزیابی کیفی خروجی مدل
  • 99. ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 100. تست A/B برای مقایسه مدل 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.