سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)

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: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و سفارشی‌سازی آن‌ها
  • 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری ترنسفورمر: ستون فقرات مدل‌های زبانی مدرن
  • 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. انواع وظایف NLP: طبقه‌بندی متن، خلاصه‌سازی، ترجمه
  • 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)
  • 7. چالش‌ها و مزایای مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 8. معرفی مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
  • 9. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف
  • 10. اصول کلی سفارشی‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 11. مراحل آماده‌سازی داده برای سفارشی‌سازی
  • 12. اهمیت کیفیت داده در سفارشی‌سازی
  • 13. پیش‌پردازش متن: توکنایزیشن و نرمال‌سازی
  • 14. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای زبان فارسی
  • 15. انتخاب مجموعه داده مناسب برای سفارشی‌سازی
  • 16. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 17. مفاهیم اولیه تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 18. نقش نرخ یادگیری (Learning Rate) در سفارشی‌سازی
  • 19. اهمیت اندازه دسته (Batch Size)
  • 20. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 21. روش‌های تنظیم ابرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 22. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 23. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimizers)
  • 24. بهینه‌ساز Adam و مزایای آن
  • 25. بهینه‌ساز AdamW و تنظیم نرخ یادگیری
  • 26. نقش تابع زیان (Loss Function) در آموزش مدل
  • 27. توابع زیان متداول برای وظایف NLP
  • 28. تنظیم تابع زیان برای وظایف خاص
  • 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 30. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن: دقت، فراخوانی، F1-Score
  • 31. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی: ROUGE
  • 32. معیارهای ارزیابی برای ترجمه: BLEU
  • 33. ارزیابی مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 34. سفارشی‌سازی برای وظایف تولید متن (Text Generation)
  • 35. تنظیم مدل برای تولید متن خلاقانه
  • 36. سفارشی‌سازی برای وظایف پرسش و پاسخ (Question Answering)
  • 37. تکنیک‌های بهبود پاسخ‌دهی در مدل‌های زبانی
  • 38. سفارشی‌سازی برای وظایف خلاصه‌سازی خودکار
  • 39. تنظیم مدل برای خلاصه‌سازی متون خبری
  • 40. سفارشی‌سازی برای وظایف تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 41. تطبیق مدل برای تشخیص احساسات در زبان فارسی
  • 42. سفارشی‌سازی برای وظایف طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification)
  • 43. تنظیم مدل برای دسته‌بندی مقالات علمی
  • 44. سفارشی‌سازی برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 45. آموزش مدل برای شناسایی اسامی افراد و مکان‌ها
  • 46. سفارشی‌سازی برای وظایف تشخیص رابطه (Relation Extraction)
  • 47. استخراج روابط بین موجودیت‌ها در متن
  • 48. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 49. مقدمه‌ای بر معماری‌های جدیدتر LLMs
  • 50. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. سفارشی‌سازی برای بهبود لحن و سبک مدل
  • 52. تنظیم مدل برای لحن رسمی و اداری
  • 53. تنظیم مدل برای لحن دوستانه و غیررسمی
  • 54. سفارشی‌سازی مدل برای لحن علمی و آکادمیک
  • 55. تکنیک‌های انتقال دانش (Transfer Learning) در سفارشی‌سازی
  • 56. یادگیری فعال (Active Learning) در سفارشی‌سازی
  • 57. یادگیری با تقويت (Reinforcement Learning) برای تنظیم مدل
  • 58. تنظیم مدل با استفاده از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 59. پیاده‌سازی سفارشی‌سازی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 60. معرفی کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 61. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در Hugging Face
  • 62. تنظیم مدل با استفاده از PyTorch
  • 63. تنظیم مدل با استفاده از TensorFlow
  • 64. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های سفارشی‌شده
  • 65. ملاحظات اخلاقی در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 66. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 67. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
  • 68. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند سفارشی‌سازی
  • 69. تکنیک‌های تولید متن ایمن و مسئولانه
  • 70. ملاحظات مربوط به محتوای غیراخلاقی
  • 71. رعایت چارچوب‌های قانونی و شرعی در محتوای تولیدی
  • 72. تطبیق مدل‌های زبانی با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 73. تولید محتوای آموزشی سازگار با مقررات
  • 74. استفاده از مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
  • 75. سفارشی‌سازی برای تولید محتوای آموزشی فارسی
  • 76. ارزیابی کیفی محتوای تولیدی توسط مدل
  • 77. بهبود مستمر مدل بر اساس بازخورد
  • 78. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی مولد
  • 79. سفارشی‌سازی برای بهبود دقت و انسجام خروجی
  • 80. تکنیک‌های جلوگیری از اطلاعات نادرست (Misinformation)
  • 81. مدیریت منابع محاسباتی برای سفارشی‌سازی
  • 82. استفاده از GPU و TPU برای تسریع آموزش
  • 83. بهینه‌سازی حافظه در هنگام سفارشی‌سازی
  • 84. مقایسه رویکردهای مختلف سفارشی‌سازی
  • 85. سفارشی‌سازی پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 86. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 87. روش Prefix Tuning
  • 88. روش Prompt Tuning
  • 89. مزایای PEFT برای مدل‌های بزرگ
  • 90. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با منابع محدود
  • 91. ملاحظات استقرار (Deployment) مدل‌های سفارشی‌شده
  • 92. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط عملیاتی
  • 93. تست و اعتبارسنجی مدل پس از استقرار
  • 94. مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
  • 95. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 96. روندهای نوظهور در تنظیم مدل‌های زبانی
  • 97. نقش مدل‌های زبانی سفارشی‌شده در پیشرفت علم و فناوری
  • 98. چالش‌های پیش رو در حوزه سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 99. اهمیت همکاری متخصصان حوزه و مهندسان هوش مصنوعی
  • 100. جمع‌بندی و نگاهی به گام‌های بعدی

📚 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.