سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی منابع و زمان

کتاب Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی منابع و زمان

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 پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی منابع و زمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. تاریخچه و تحولات کلیدی در مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. انواع مدل‌های زبانی بزرگ: GPT، BERT و مدل‌های مشابه
  • 5. نحوه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (Pre-training)
  • 6. مجموعه داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
  • 7. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: معیارهای استاندارد
  • 8. مفاهیم اساسی در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 9. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 10. انواع تنظیم دقیق: Full Fine-tuning و Parameter-Efficient Fine-tuning
  • 11. تکنیک‌های Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
  • 12. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 13. نحوه پیاده‌سازی LoRA
  • 14. مزایای استفاده از LoRA
  • 15. تکنیک‌های دیگر PEFT: Prefix Tuning و Prompt Tuning
  • 16. مقایسه LoRA، Prefix Tuning و Prompt Tuning
  • 17. تنظیم دقیق برای وظایف خاص زبانی
  • 18. تنظیم دقیق برای تولید متن (Text Generation)
  • 19. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
  • 20. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 21. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 22. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 23. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 24. تنظیم دقیق برای استخراج رابطه (Relation Extraction)
  • 25. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 26. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در تنظیم دقیق
  • 27. انتخاب داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
  • 28. کیفیت داده‌ها و تأثیر آن بر نتایج تنظیم دقیق
  • 29. تکنیک‌های ارتقاء کیفیت داده‌ها
  • 30. ارزیابی نتایج تنظیم دقیق
  • 31. معیارهای ارزیابی اختصاصی برای وظایف مختلف
  • 32. تکنیک‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
  • 33. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 34. بهینه‌سازهای پیشرفته (AdamW، SGD)
  • 35. مفهوم Regularization در تنظیم دقیق
  • 36. استفاده از Dropout و Weight Decay
  • 37. تنظیم دقیق با استفاده از تکنیک‌های Quantization
  • 38. Quantization Aware Training
  • 39. مزایا و معایب Quantization
  • 40. استفاده از تکنیک‌های Knowledge Distillation
  • 41. نحوه پیاده‌سازی Knowledge Distillation
  • 42. کاربرد Knowledge Distillation در کاهش حجم مدل
  • 43. تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
  • 44. مزایای تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای
  • 45. چالش‌های تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای
  • 46. تنظیم دقیق برای زبان فارسی
  • 47. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 48. مجموعه داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
  • 49. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ برای کاربردهای صنعتی
  • 50. کاربرد در حوزه خدمات مشتری (Customer Service)
  • 51. کاربرد در حوزه محتوای آموزشی
  • 52. کاربرد در حوزه تحلیل داده‌های متنی
  • 53. کاربرد در حوزه حقوق و قراردادها
  • 54. کاربرد در حوزه پزشکی و سلامت
  • 55. کاربرد در حوزه مالی و اقتصادی
  • 56. کاربرد در حوزه رسانه و خبر
  • 57. کاربرد در حوزه هوش تجاری
  • 58. کاربرد در حوزه تحقیقات علمی
  • 59. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 60. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 61. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری
  • 62. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 63. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
  • 64. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 65. تکنیک‌های افزایش تفسیرپذیری
  • 66. مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز و تجاری
  • 67. بررسی مدل‌های متن‌باز محبوب (مانند Llama، Mistral)
  • 68. نحوه کار با کتابخانه‌های محبوب (مانند Hugging Face Transformers)
  • 69. پیاده‌سازی عملی تنظیم دقیق با Hugging Face
  • 70. استفاده از PyTorch و TensorFlow در تنظیم دقیق
  • 71. تنظیم پارامترهای هایپر (Hyperparameter Tuning)
  • 72. روش‌های Grid Search و Random Search
  • 73. استفاده از ابزارهای خودکار برای هایپرپارامتر تیونینگ
  • 74. مقدمه‌ای بر Prompt Engineering
  • 75. ارتباط Prompt Engineering با تنظیم دقیق
  • 76. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
  • 77. تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning
  • 78. کاربرد Few-shot و Zero-shot Learning در تنظیم دقیق
  • 79. تنظیم دقیق برای وظایف خلاقانه
  • 80. تولید شعر و داستان
  • 81. تولید کد برنامه‌نویسی
  • 82. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. بهینه‌سازی زمان و منابع در تنظیم دقیق
  • 84. استراتژی‌های موازی‌سازی (Data Parallelism، Model Parallelism)
  • 85. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU، TPU)
  • 86. مدیریت حافظه GPU
  • 87. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 88. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 89. روندهای نوظهور در تحقیقات
  • 90. چشم‌انداز کاربردهای آینده
  • 91. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی برای ادامه مسیر
  • 92. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های رسمی و قوانین جمهوری اسلامی ایران در محتوای آموزشی
  • 93. الزامات شرعی و قانونی در تولید محتوای آموزشی دیجیتال
  • 94. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها و مدل‌ها
  • 95. پرهیز از محتوای مغایر با ارزش‌های اسلامی و انقلابی
  • 96. تأکید بر خانواده و سبک زندگی ایرانی-اسلامی
  • 97. چارچوب‌های علمی و فقهی در حوزه‌های حساس
  • 98. اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا
  • 99. مبانی فقهی در موضوعات هنر و رسانه
  • 100. روانشناسی مبتنی بر خانواده ایرانی-اسلامی

📚 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.