سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و همدلانه

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و همدلانه

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و همدلانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. آشنایی با فرآیند fine-tuning و کاربردهای آن
  • 3. مبانی و اصول fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 4. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
  • 5. اهمیت داده‌های آموزشی در fine-tuning
  • 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های با کیفیت برای fine-tuning
  • 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 8. قالب‌بندی داده‌ها برای fine-tuning
  • 9. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 10. بررسی انواع fine-tuning: full fine-tuning و parameter-efficient fine-tuning
  • 11. آشنایی با LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 12. پارامترهای کلیدی در LoRA
  • 13. تکنیک‌های QLoRA برای fine-tuning کارآمدتر
  • 14. مفاهیم پایه در fine-tuning مبتنی بر Prompt Tuning
  • 15. آشنایی با Prefix Tuning
  • 16. تکنیک‌های P-Tuning و P-Tuning v2
  • 17. مقایسه روش‌های parameter-efficient fine-tuning
  • 18. انتخاب روش fine-tuning مناسب بر اساس منابع و اهداف
  • 19. محیط‌های توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز برای fine-tuning
  • 20. آشنایی با PyTorch و TensorFlow
  • 21. استفاده از کتابخانه Transformers
  • 22. تنظیمات اولیه فرآیند fine-tuning
  • 23. تعریف تابع Loss مناسب برای fine-tuning
  • 24. بهینه‌سازها (Optimizers) در فرآیند fine-tuning
  • 25. مفهوم نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 26. استفاده از تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
  • 27. تنظیم اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
  • 28. مدیریت حافظه GPU در فرآیند fine-tuning
  • 29. نظارت بر فرآیند fine-tuning (Monitoring)
  • 30. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 31. متریک‌های رایج در fine-tuning: Perplexity, BLEU, ROUGE
  • 32. ارزیابی کیفیت سبک و لحن خروجی مدل
  • 33. ارزیابی همدلی و درک متنی مدل
  • 34. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 35. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 36. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 37. روش‌های بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 38. بررسی و رفع بیش‌برازش (Overfitting)
  • 39. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Regularization, Dropout
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 41. fine-tuning برای وظایف تولید متن خلاقانه
  • 42. تنظیم مدل برای نوشتن داستان و شعر
  • 43. fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی و بازاریابی
  • 44. تولید محتوای آموزشی و توضیحی
  • 45. fine-tuning برای دستیابی به سبک‌های نوشتاری خاص (رسمی، غیررسمی)
  • 46. ایجاد شخصیت‌های زبانی مجازی (Virtual Personalities)
  • 47. fine-tuning برای همدلی و درک احساسات کاربر
  • 48. تشخیص و تولید پاسخ‌های همدلانه
  • 49. مدل‌سازی مکالمات همدلانه
  • 50. کاربردهای fine-tuning در حوزه سلامت روان (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 51. fine-tuning برای پشتیبانی زبانی در خدمات مشتری
  • 52. تولید پاسخ‌های مناسب و حرفه‌ای
  • 53. مدیریت و هدایت مکالمات پیچیده
  • 54. fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 55. دسته‌بندی نظرات و بازخوردها
  • 56. استفاده از fine-tuning در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 57. تنظیم مدل برای درک سؤالات پیچیده
  • 58. تولید پاسخ‌های دقیق و مرتبط
  • 59. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون (Text Summarization)
  • 60. تولید خلاصه‌های خبری و علمی
  • 61. fine-tuning برای ترجمه ماشینی (با تمرکز بر زبان فارسی)
  • 62. بهبود کیفیت ترجمه ماشینی
  • 63. fine-tuning برای تولید کد (Code Generation)
  • 64. کمک به برنامه‌نویسان در تولید کد
  • 65. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 66. شفافیت در استفاده از مدل‌های fine-tuned
  • 67. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 68. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 69. تأثیر fine-tuning بر سوگیری‌های مدل
  • 70. تشخیص و کاهش سوگیری‌های ناخواسته
  • 71. مطالعه موردی: fine-tuning یک مدل زبانی برای سبک نوشتاری ایرانی
  • 72. پیاده‌سازی LoRA برای fine-tuning مدل
  • 73. آماده‌سازی مجموعه داده‌ای با سبک نوشتاری ایرانی
  • 74. تنظیم هایپرپارامترها برای دستیابی به سبک مطلوب
  • 75. ارزیابی نتایج fine-tuning
  • 76. مطالعه موردی: fine-tuning برای افزایش همدلی در پاسخ‌ها
  • 77. طراحی مجموعه داده برای تقویت همدلی
  • 78. استفاده از Prompt Engineering در کنار fine-tuning
  • 79. ارزیابی میزان همدلی در خروجی مدل
  • 80. نکات پیشرفته در fine-tuning
  • 81. تکنیک‌های Distillation برای کوچک‌سازی مدل
  • 82. استفاده از Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
  • 83. مراحل پیاده‌سازی RLHF
  • 84. کاربرد RLHF در بهبود ایمنی و همسویی مدل
  • 85. fine-tuning برای مدل‌های چندزبانه
  • 86. تنظیم مدل برای پشتیبانی از زبان فارسی و انگلیسی
  • 87. محدودیت‌ها و چالش‌های fine-tuning
  • 88. چالش‌های مربوط به منابع محاسباتی
  • 89. چالش‌های مربوط به کیفیت و کمیت داده
  • 90. آینده fine-tuning و مدل‌های زبانی
  • 91. روندهای نوظهور در fine-tuning
  • 92. مدل‌های زبانی بزرگتر و توانمندتر
  • 93. توسعه روش‌های fine-tuning کارآمدتر
  • 94. اهمیت fine-tuning در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
  • 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده fine-tuning
  • 96. توصیه‌های نهایی برای fine-tuning موفق

📚 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.