سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد با پارامترهای کم

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد با پارامترهای کم

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 با پارامترهای کم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
  • 3. مقدمه‌ای بر درک زبان طبیعی
  • 4. پردازش متن پیشرفته
  • 5. توکن‌سازی و واژگان‌سازی
  • 6. مدل‌سازی زبان آماری
  • 7. روش‌های برداری‌سازی کلمات
  • 8. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
  • 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRUs)
  • 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 13. ترنسفورمرهای اولیه
  • 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 15. خانواده مدل‌های BERT
  • 16. مقدمه‌ای بر fine-tuning
  • 17. اهمیت fine-tuning
  • 18. انواع fine-tuning
  • 19. fine-tuning با پارامترهای کم (LoRA)
  • 20. معرفی LoRA
  • 21. نحوه عملکرد LoRA
  • 22. مزایای LoRA
  • 23. کاهش حافظه و محاسبات در LoRA
  • 24. پیاده‌سازی LoRA
  • 25. معرفی QLoRA
  • 26. مزایای QLoRA
  • 27. نحوه عملکرد QLoRA
  • 28. مقایسه LoRA و QLoRA
  • 29. آماده‌سازی داده برای fine-tuning
  • 30. جمع‌آوری مجموعه داده
  • 31. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
  • 32. قالب‌بندی داده برای fine-tuning
  • 33. تقسیم مجموعه داده (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
  • 34. انتخاب مدل پایه (Base Model)
  • 35. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 36. مدل‌های زبانی متن‌باز
  • 37. استفاده از مدل‌های متن‌باز
  • 38. تنظیمات هایپرپارامترها
  • 39. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 40. اندازه بچ (Batch Size)
  • 41. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 42. تنظیم پارامترهای LoRA
  • 43. تنظیم rank در LoRA
  • 44. تنظیم alpha در LoRA
  • 45. تنظیم dropout در LoRA
  • 46. تنظیم target modules در LoRA
  • 47. آموزش مدل با LoRA
  • 48. فرآیند آموزش
  • 49. مانیتورینگ فرآیند آموزش
  • 50. استفاده از ابزارهای آموزش
  • 51. تنظیمات پیشرفته آموزش
  • 52. تنظیمات مربوط به بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 53. تنظیمات مربوط به زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduler)
  • 54. تکنیک‌های تنظیم‌گرمی (Warm-up)
  • 55. مدیریت حافظه در آموزش
  • 56. استفاده از GPU و TPU
  • 57. توزیع آموزش بر روی چندین GPU
  • 58. تنظیمات مربوط به حافظه GPU
  • 59. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 60. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
  • 61. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
  • 62. تاثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد
  • 63. ارزیابی مدل fine-tuned
  • 64. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 65. دقت (Accuracy)
  • 66. امتیاز F1
  • 67. امتیاز BLEU
  • 68. امتیاز ROUGE
  • 69. ارزیابی دستی (Human Evaluation)
  • 70. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 71. عیب‌یابی و رفع اشکال در fine-tuning
  • 72. شناسایی مشکلات رایج
  • 73. بیش‌برازش (Overfitting)
  • 74. کم‌برازش (Underfitting)
  • 75. مشکلات مربوط به داده
  • 76. مشکلات مربوط به هایپرپارامترها
  • 77. تنظیم مجدد هایپرپارامترها
  • 78. استفاده از داده‌های بیشتر
  • 79. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 80. کاربرد fine-tuning برای سبک‌های منحصر به فرد
  • 81. ایجاد سبک نوشتاری خاص
  • 82. تنظیم لحن و گویش
  • 83. تطبیق با دایره لغات تخصصی
  • 84. تنظیم پاسخ‌دهی مدل
  • 85. کاربرد در تولید محتوا
  • 86. کاربرد در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 87. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
  • 88. کاربرد در ترجمه ماشینی
  • 89. کاربرد در پاسخ به سوالات
  • 90. کاربرد در تولید کد
  • 91. کاربرد در خلاقیت هنری
  • 92. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
  • 93. سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 94. تولید محتوای مضر
  • 95. حفظ حریم خصوصی
  • 96. امنیت مدل‌های fine-tuned
  • 97. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه محتوای دیجیتال
  • 98. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 99. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 100. حدود شرعی در تولید محتوا

📚 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.