سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-hop Reading Comprehension

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-hop Reading Comprehension

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 با معماری Multi-hop Reading Comprehension

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری Multi-hop Reading Comprehension
  • 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 4. مفهوم Reading Comprehension
  • 5. انواع وظایف Reading Comprehension
  • 6. Reading Comprehension مبتنی بر یک مرحله‌ای
  • 7. Reading Comprehension مبتنی بر چند مرحله‌ای (Multi-hop)
  • 8. چالش‌های Reading Comprehension چند مرحله‌ای
  • 9. نیاز به Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 10. اهداف Fine-tuning در حوزه Reading Comprehension
  • 11. اصول Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 12. مراحل کلی فرآیند Fine-tuning
  • 13. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 14. جمع‌آوری مجموعه داده‌های Reading Comprehension
  • 15. قالب‌بندی داده‌ها برای ورودی مدل
  • 16. برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها
  • 17. اهمیت کیفیت داده‌ها
  • 18. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 19. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 20. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 21. معماری‌های متداول مدل‌های پایه
  • 22. تنظیم پارامترهای مدل پایه
  • 23. مفهوم Fine-tuning پارامترها
  • 24. تنظیمات هایپرپارامترها در Fine-tuning
  • 25. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 26. اندازه دسته (Batch Size) و اثرات آن
  • 27. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 28. استراتژی‌های Fine-tuning
  • 29. Fine-tuning تمام پارامترها
  • 30. Fine-tuning لایه‌های خاص
  • 31. Fine-tuning پارامترهای افزایشی (Adapter Tuning)
  • 32. Fine-tuning با استفاده از Prompt-based Learning
  • 33. آموزش مدل برای استخراج پاسخ
  • 34. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات مرتبط
  • 35. مدل‌سازی روابط بین اسناد
  • 36. استخراج پاسخ نهایی از متن
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tuned
  • 38. معیارهای ارزیابی Reading Comprehension
  • 39. دقت، بازیابی و امتیاز F1
  • 40. معیارهای مبتنی بر همپوشانی پاسخ (Exact Match, F1-score)
  • 41. ارزیابی کیفی پاسخ‌ها
  • 42. تحلیل خطاها و بهبود مدل
  • 43. بررسی موارد عدم انطباق با قوانین
  • 44. اصلاح سرفصل‌ها بر اساس چارچوب شرعی
  • 45. تطبیق محتوا با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 46. پرهیز از موضوعات ممنوع مطلق
  • 47. مدیریت موضوعات حساس با رویکرد رسمی
  • 48. کاربرد Fine-tuning در Reading Comprehension فارسی
  • 49. مجموعه داده‌های Reading Comprehension فارسی
  • 50. چالش‌های زبانی در Reading Comprehension فارسی
  • 51. آماده‌سازی داده‌های فارسی برای Fine-tuning
  • 52. تنظیم مدل‌های پایه برای زبان فارسی
  • 53. Fine-tuning مدل‌های فارسی برای Reading Comprehension
  • 54. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned فارسی
  • 55. بهبود لحن و سبک مدل‌های زبانی
  • 56. مفهوم لحن (Tone) در مدل‌های زبانی
  • 57. اهمیت لحن در محتوای آموزشی
  • 58. شناسایی لحن‌های مطلوب و نامطلوب
  • 59. تکنیک‌های Fine-tuning برای تنظیم لحن
  • 60. Fine-tuning با داده‌های نمونه با لحن مشخص
  • 61. آموزش مدل برای تولید پاسخ‌های رسمی
  • 62. آموزش مدل برای تولید پاسخ‌های علمی
  • 63. آموزش مدل برای تولید پاسخ‌های محترمانه
  • 64. مدیریت واژگان و اصطلاحات
  • 65. پرهیز از زبان کوچه‌بازاری و فحاشی
  • 66. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در متون دینی
  • 67. اصلاح مفاهیم مغایر با چارچوب شرعی
  • 68. جایگزینی مفاهیم غیرسازگار
  • 69. Fine-tuning برای لحن مدل‌های مبتنی بر خواندن چند مرحله‌ای
  • 70. کاربرد Fine-tuning در Reading Comprehension چند مرحله‌ای
  • 71. تنظیم لحن در استخراج اطلاعات از منابع متعدد
  • 72. چالش‌های تنظیم لحن در Reading Comprehension چند مرحله‌ای
  • 73. تکنیک‌های Fine-tuning برای لحن در Reading Comprehension چند مرحله‌ای
  • 74. ارزیابی لحن مدل‌های Fine-tuned
  • 75. مطالعات موردی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 76. نمونه‌های موفق Fine-tuning در حوزه Reading Comprehension
  • 77. چالش‌های عملی در فرآیند Fine-tuning
  • 78. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 79. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 80. روندهای جدید در Fine-tuning
  • 81. نقش Fine-tuning در توسعه هوش مصنوعی
  • 82. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
  • 83. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 84. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 85. تضمین انطباق مدل با ارزش‌های اسلامی
  • 86. نقش Fine-tuning در تولید محتوای آموزشی امن
  • 87. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
  • 88. حفظ چارچوب شرعی در محتوای آموزشی
  • 89. پرهیز از ترویج موضوعات ممنوعه
  • 90. ارتقاء کیفیت محتوای آموزشی دیجیتال
  • 91. تأثیر Fine-tuning بر قابلیت اطمینان مدل
  • 92. مطالعه موردی: Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات شرعی (با رویکرد رسمی)
  • 93. مطالعه موردی: Fine-tuning برای استخراج اطلاعات از متون تاریخی (با رویکرد رسمی)
  • 94. مطالعه موردی: Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون علمی (با رعایت چارچوب)
  • 95. آینده Reading Comprehension و Fine-tuning
  • 96. نقش مدل‌های چند مرحله‌ای در آینده
  • 97. توسعه مدل‌های زبانی با لحن مطلوب
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز
  • 99. اهمیت Fine-tuning در انطباق با قوانین
  • 100. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان 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.