سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تلویح

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تلویح

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: کنترل بر میزان تلویح

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 و تلویح
  • 2. مفهوم تلویح در مدل‌های زبانی
  • 3. انواع تلویح: صریح، ضمنی، و پنهان
  • 4. اهمیت کنترل تلویح در مدل‌های زبانی
  • 5. کاربردهای کنترل تلویح در آموزش
  • 6. شناخت بایاس‌ها و پیش‌فرض‌ها در داده‌های آموزشی
  • 7. روش‌های شناسایی بایاس‌های ناخواسته
  • 8. تأثیر بایاس بر خروجی مدل‌های زبانی
  • 9. اصول اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
  • 10. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
  • 11. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 12. هدف از fine-tuning
  • 13. تفاوت fine-tuning با آموزش از ابتدا
  • 14. مراحل کلی fine-tuning
  • 15. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
  • 16. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 17. مدل‌های زبانی متن‌باز محبوب
  • 18. نحوه دسترسی به مدل‌های پایه
  • 19. آماده‌سازی داده‌ها برای fine-tuning
  • 20. فرمت‌بندی داده‌ها
  • 21. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 22. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 23. اهمیت کیفیت داده در fine-tuning
  • 24. اندازه مجموعه داده مورد نیاز
  • 25. برچسب‌گذاری داده‌ها (در صورت نیاز)
  • 26. روش‌های fine-tuning: آموزش کامل (Full Fine-tuning)
  • 27. مزایا و معایب آموزش کامل
  • 28. پارامترهای کلیدی در آموزش کامل
  • 29. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 30. بهینه‌سازها (Optimizers) در fine-tuning
  • 31. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
  • 32. اندازه دسته (Batch Size)
  • 33. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
  • 34. روش‌های fine-tuning: تنظیم دقیق پارامترهای خاص (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 35. مقدمه‌ای بر PEFT
  • 36. چرا PEFT؟
  • 37. مزایای PEFT نسبت به آموزش کامل
  • 38. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 39. نحوه عملکرد LoRA
  • 40. پیاده‌سازی LoRA
  • 41. تنظیم پارامترهای LoRA
  • 42. روش Prefix Tuning
  • 43. نحوه عملکرد Prefix Tuning
  • 44. روش P-Tuning
  • 45. نحوه عملکرد P-Tuning
  • 46. روش Prompt Tuning
  • 47. نحوه عملکرد Prompt Tuning
  • 48. مقایسه روش‌های PEFT
  • 49. انتخاب روش PEFT مناسب
  • 50. تنظیمات پیشرفته در fine-tuning
  • 51. مدیریت حافظه در fine-tuning
  • 52. استفاده از GPU برای fine-tuning
  • 53. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 54. نظارت بر فرآیند fine-tuning
  • 55. مانیتورینگ معیارها (Metrics)
  • 56. نمودارهای آموزش (Training Curves)
  • 57. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting)
  • 58. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 59. اعتبارسنجی مدل (Validation)
  • 60. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 61. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 62. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 63. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 64. ارزیابی مدل fine-tuned
  • 65. معیارهای ارزیابی کیفیت خروجی
  • 66. ارزیابی تلویح و بایاس در خروجی
  • 67. تست‌های دستی و ارزیابی انسانی
  • 68. مقایسه مدل fine-tuned با مدل پایه
  • 69. کاربردهای عملی fine-tuning برای کنترل تلویح
  • 70. مثال: fine-tuning برای تولید محتوای اخلاقی
  • 71. مثال: fine-tuning برای جلوگیری از تولید محتوای تبعیض‌آمیز
  • 72. مثال: fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات با لحن مناسب
  • 73. مثال: fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون با رعایت اصول
  • 74. مثال: fine-tuning برای تولید متن در چارچوب قوانین
  • 75. روش‌های ارزیابی میزان تلویح آموخته شده
  • 76. سنجه‌های کمی برای تلویح
  • 77. سنجه‌های کیفی برای تلویح
  • 78. تکنیک‌های رفع بایاس پس از fine-tuning
  • 79. اصلاح خروجی مدل
  • 80. بازخورد انسانی و تکرار fine-tuning
  • 81. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 82. محدودیت‌های داده‌ای
  • 83. هزینه‌های محاسباتی
  • 84. پیچیدگی تنظیم پارامترها
  • 85. پایداری فرآیند fine-tuning
  • 86. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
  • 87. جلوگیری از سوء استفاده از مدل‌های fine-tuned
  • 88. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 89. آینده fine-tuning و کنترل تلویح
  • 90. روندهای جدید در PEFT
  • 91. مدل‌های زبانی بزرگ و fine-tuning
  • 92. تأثیر fine-tuning بر هوش مصنوعی مسئولانه
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در fine-tuning
  • 94. نکات مهم برای fine-tuning موفق
  • 95. منابع برای مطالعه بیشتر
  • 96. کاربرد fine-tuning در چارچوب قوانین ایران
  • 97. تطبیق خروجی مدل با موازین شرعی و قانونی
  • 98. جلوگیری از تولید محتوای خلاف عفت عمومی
  • 99. کنترل تلویح برای پرهیز از ترویج خشونت
  • 100. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی

📚 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.