سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های آگاه از زمینه در مدل‌سازی زبان

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های آگاه از زمینه در مدل‌سازی زبان

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: خلق لحن‌های آگاه از زمینه در مدل‌سازی زبان

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
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
  • 5. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 6. توکن‌سازی و واژگان
  • 7. نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 8. تراکم کلمات (Word Vectors)
  • 9. توضیح مفاهیم اولیه فاین‌تیونینگ
  • 10. اهمیت فاین‌تیونینگ در کاربردهای خاص
  • 11. انواع فاین‌تیونینگ
  • 12. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 13. مراحل آماده‌سازی داده برای فاین‌تیونینگ
  • 14. برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 15. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های فاین‌تیونینگ
  • 16. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 17. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 18. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 19. اندازه بچ (Batch Size)
  • 20. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
  • 21. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 22. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 23. تنظیم پارامترهای مربوط به توجه
  • 24. تنظیم پارامترهای مربوط به لایه‌ها
  • 25. ارزیابی مدل‌های فاین‌تیون شده
  • 26. معیارهای ارزیابی کمی
  • 27. دقت (Accuracy)
  • 28. دقت، بازخوانی و امتیاز F1
  • 29. امتیاز Perplexity
  • 30. معیارهای ارزیابی کیفی
  • 31. تحلیل خطاها
  • 32. فهمیدن سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 33. کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 34. کاهش سوگیری در مدل‌های فاین‌تیون شده
  • 35. تکنیک‌های فاین‌تیونینگ پیشرفته
  • 36. فاین‌تیونینگ با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 37. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 38. QLoRA
  • 39. Adapter Layers
  • 40. Prompt Tuning
  • 41. Prefix Tuning
  • 42. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 43. تولید متن خلاقانه
  • 44. خلاصه‌سازی متن
  • 45. ترجمه ماشینی
  • 46. پاسخ به سوالات
  • 47. تولید دیالوگ
  • 48. فاین‌تیونینگ برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 49. تحلیل احساسات
  • 50. تشخیص اسپم
  • 51. طبقه‌بندی موضوعی
  • 52. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
  • 53. فاین‌تیونینگ برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 54. استخراج روابط
  • 55. استخراج رویدادها
  • 56. فاین‌تیونینگ برای وظایف درک مطلب
  • 57. فاین‌تیونینگ برای خلق لحن‌های خاص (Tone Adaptation)
  • 58. لحن رسمی و علمی
  • 59. لحن دوستانه و غیررسمی
  • 60. لحن تبلیغاتی و بازاریابی
  • 61. لحن آموزشی و اطلاع‌رسان
  • 62. لحن داستانی و روایی
  • 63. لحن طنزآمیز (با احتیاط و در چارچوب)
  • 64. لحن متقاعدکننده
  • 65. لحن همدلانه
  • 66. لحن انتقادی (با رعایت چارچوب)
  • 67. لحن بی‌طرف و عینی
  • 68. تکنیک‌های ارزیابی لحن
  • 69. روش‌های ارزیابی انسانی لحن
  • 70. استفاده از معیارهای خودکار برای ارزیابی لحن
  • 71. مثال‌های عملی فاین‌تیونینگ لحن
  • 72. فاین‌تیونینگ برای ایجاد دستیار مجازی
  • 73. فاین‌تیونینگ برای تولید محتوای وب
  • 74. فاین‌تیونینگ برای پشتیبانی مشتری
  • 75. فاین‌تیونینگ برای کاربردهای آموزشی
  • 76. ملاحظات اخلاقی در فاین‌تیونینگ
  • 77. شفافیت در مورد منشأ و محدودیت‌های مدل
  • 78. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا گمراه‌کننده
  • 79. مدیریت داده‌های حساس
  • 80. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 81. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 82. آینده فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
  • 83. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
  • 84. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی مولد در آموزش
  • 86. ملاحظات فنی پیاده‌سازی فاین‌تیونینگ
  • 87. نرم‌افزارهای پرکاربرد (Hugging Face Transformers, PyTorch, TensorFlow)
  • 88. مدیریت منابع محاسباتی (GPU)
  • 89. بهینه‌سازی سرعت و حافظه
  • 90. نکات تکمیلی و جمع‌بندی

📚 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.