سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی (Semi-supervised LLMs)

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی (Semi-supervised 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 نیمه‌نظارتی (Semi-supervised LLMs)

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 و مکانیسم توجه
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
  • 4. Tokenization و Embedding در مدل‌های زبانی
  • 5. آموزش اولیه مدل‌های زبانی: اهداف و روش‌ها
  • 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 8. انواع تنظیم دقیق: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
  • 9. تنظیم دقیق با داده‌های برچسب‌دار (Supervised Fine-tuning)
  • 10. تنظیم دقیق بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
  • 11. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF)
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
  • 13. تابع پاداش در RLHF
  • 14. روش‌های جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای
  • 15. استفاده از مدل‌های پاداش (Reward Models)
  • 16. تنظیم دقیق با دستورالعمل (Instruction Tuning)
  • 17. طراحی دستورالعمل‌های مؤثر
  • 18. مجموعه داده‌های تنظیم دقیق با دستورالعمل
  • 19. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
  • 20. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
  • 21. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: پاسخ به سوال
  • 22. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: تولید کد
  • 23. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: طبقه‌بندی متن
  • 24. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 25. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: تحلیل احساسات
  • 26. تنظیم دقیق برای وظایف خاص: تولید متن خلاقانه
  • 27. تنظیم دقیق برای لحن: لحن رسمی و آکادمیک
  • 28. تنظیم دقیق برای لحن: لحن دوستانه و غیررسمی
  • 29. تنظیم دقیق برای لحن: لحن متقاعدکننده
  • 30. تنظیم دقیق برای لحن: لحن خبری
  • 31. تنظیم دقیق برای لحن: لحن آموزشی
  • 32. تنظیم دقیق برای لحن: لحن قانونی و شرعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 33. تنظیم دقیق برای لحن: لحن پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 34. مدیریت و کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 35. تشخیص و اندازه‌گیری سوگیری
  • 36. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 37. روش‌های کاهش سوگیری در فرآیند آموزش
  • 38. ارزیابی و تضمین انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 39. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
  • 40. ملاحظات شرعی در محتوای تولیدی مدل‌های زبانی
  • 41. نظارت بر محتوای تولیدی مدل‌های زبانی
  • 42. تنظیم دقیق با استفاده از دانش دامنه (Domain Adaptation)
  • 43. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق
  • 44. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 45. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 46. تنظیم دقیق با داده‌های صفر (Zero-shot Learning)
  • 47. استفاده از Prompt Engineering در تنظیم دقیق
  • 48. طراحی Promptهای مؤثر برای وظایف خاص
  • 49. Promptهای چندمرحله‌ای
  • 50. تنظیم دقیق برای مکالمه (Dialogue Systems)
  • 51. مدیریت حالت در مکالمات
  • 52. تولید پاسخ‌های مرتبط و منسجم در مکالمه
  • 53. تنظیم دقیق برای دستیارهای مجازی
  • 54. شخصی‌سازی دستیارهای مجازی
  • 55. ارزیابی کیفیت دستیارهای مجازی
  • 56. تنظیم دقیق برای کاربردهای تجاری
  • 57. تنظیم دقیق برای بخش خدمات مشتری
  • 58. تنظیم دقیق برای بازاریابی محتوا
  • 59. تنظیم دقیق برای آموزش الکترونیکی
  • 60. تنظیم دقیق برای ابزارهای نویسندگی
  • 61. تنظیم دقیق برای تحلیل داده‌های متنی
  • 62. تنظیم دقیق برای ابزارهای پژوهشی
  • 63. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی (Semi-supervised LLMs)
  • 65. مبانی یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 66. استفاده از داده‌های بدون برچسب در تنظیم دقیق
  • 67. یادگیری خودکار (Self-training)
  • 68. یادگیری هم‌تایع (Co-training)
  • 69. آموزش مبتنی بر مدل‌های زبانی پیش‌آموخته
  • 70. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های تولید شده توسط مدل
  • 71. ارزیابی مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی
  • 72. چالش‌ها و فرصت‌های مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی
  • 73. کاربرد مدل‌های زبانی نیمه‌نظارتی در حوزه‌های حساس
  • 74. تنظیم دقیق برای ایجاد محتوای آموزشی سازگار با چارچوب رسمی
  • 75. تنظیم دقیق برای تولید پاسخ‌های شرعی (با ارجاع به منابع معتبر)
  • 76. تنظیم دقیق برای تحلیل متون تاریخی و ادبی با رویکرد بومی
  • 77. تنظیم دقیق برای ابزارهای کمک به پژوهشگران در چارچوب علمی ایران
  • 78. استفاده از تکنیک‌های تولید متن با کنترل بالا
  • 79. کنترل بر موضوع، سبک و لحن متن تولیدی
  • 80. روش‌های ارزیابی کنترل‌پذیری مدل
  • 81. تنظیم دقیق برای کاهش تولید محتوای مضر یا نامناسب
  • 82. فیلترینگ و تعدیل محتوای خروجی
  • 83. تشخیص و جلوگیری از تولید محتوای گمراه‌کننده
  • 84. تنظیم دقیق برای افزایش قابلیت اطمینان مدل
  • 85. تکنیک‌های اعتبارسنجی خروجی مدل
  • 86. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل
  • 87. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش اسناد رسمی
  • 88. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات از متون قانونی
  • 89. تنظیم دقیق برای تحلیل قراردادها
  • 90. تنظیم دقیق برای پردازش مکاتبات اداری
  • 91. پژوهش‌های آینده در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 92. تکنیک‌های جدید در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
  • 93. مدل‌های زبانی با حافظه طولانی‌تر
  • 94. مدل‌های زبانی مولتی‌مودال (Multimodal LLMs)
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
  • 96. توسعه ابزارهای آموزشی هوشمند
  • 97. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 98. ارزیابی و پایش پیشرفت یادگیرندگان
  • 99. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در ایران

📚 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.