سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ برای وظایف خاص: رویکردهای پیشرفته و عملی

کتاب Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ برای وظایف خاص: رویکردهای پیشرفته و عملی

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 بزرگ برای وظایف خاص: رویکردهای پیشرفته و عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و مبانی آن
  • 3. توکن‌سازی و روش‌های آن
  • 4. تعبیه‌های کلمه و موقعیتی
  • 5. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: اهداف و معیارها
  • 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning): مفهوم و ضرورت
  • 7. انواع تنظیم دقیق: Prompt Tuning، LoRA، Adapters
  • 8. تنظیم دقیق مبتنی بر Prompt
  • 9. روش‌های تولید Prompt مؤثر
  • 10. ارزیابی Prompt ها
  • 11. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA
  • 12. پیاده‌سازی LoRA با کتابخانه‌های رایج
  • 13. مزایا و معایب LoRA
  • 14. تنظیم دقیق با استفاده از Adapters
  • 15. مقایسه Adapters با LoRA
  • 16. مبانی تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 17. تنظیم دقیق برای تولید متن
  • 18. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 19. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 20. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
  • 21. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 22. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
  • 23. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
  • 24. تنظیم دقیق برای تولید کد
  • 25. تنظیم دقیق برای دیالوگ‌سازی
  • 26. تنظیم دقیق برای وظایف خلاقانه
  • 27. تنظیم دقیق مدل‌های منبع‌باز
  • 28. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 29. آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
  • 30. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 31. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 32. تنظیم پارامترهای مدل در حین تنظیم دقیق
  • 33. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 34. اندازه دسته (Batch Size)
  • 35. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 36. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های پیشرفته
  • 37. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF)
  • 38. مبانی یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
  • 39. جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای برای RLHF
  • 40. آموزش مدل پاداش (Reward Model)
  • 41. تنظیم دقیق با استفاده از PPO
  • 42. چالش‌های RLHF
  • 43. تنظیم دقیق با استفاده از Direct Preference Optimization (DPO)
  • 44. مقایسه DPO با RLHF
  • 45. کاربرد تنظیم دقیق در صنعت
  • 46. کاربرد در پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 47. تولید محتوای فارسی
  • 48. خلاصه‌سازی اخبار فارسی
  • 49. ترجمه متون فارسی
  • 50. پاسخگویی به سوالات فارسی
  • 51. تحلیل نظرات کاربران فارسی
  • 52. کاربرد در حوزه‌های تخصصی
  • 53. تنظیم دقیق برای متون حقوقی
  • 54. تنظیم دقیق برای متون پزشکی
  • 55. تنظیم دقیق برای متون مالی
  • 56. تنظیم دقیق برای متون علمی
  • 57. تنظیم دقیق برای آموزش
  • 58. تنظیم دقیق برای تولید متون آموزشی
  • 59. تنظیم دقیق برای سیستم‌های پرسش و پاسخ آموزشی
  • 60. تنظیم دقیق برای شخصی‌سازی یادگیری
  • 61. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 62. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 63. روش‌های کاهش سوگیری
  • 64. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 65. امنیت مدل‌های زبانی
  • 66. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 67. حفاظت از حریم خصوصی کاربران
  • 68. ارزیابی مدل‌های تنظیم‌شده
  • 69. معیارهای ارزیابی کمی
  • 70. معیارهای ارزیابی کیفی
  • 71. استفاده از ابزارهای ارزیابی خودکار
  • 72. ارزیابی انسانی
  • 73. نکات عملی برای تنظیم دقیق موفق
  • 74. مدیریت منابع محاسباتی
  • 75. استفاده از سخت‌افزارهای مناسب
  • 76. بهینه‌سازی کد برای سرعت و کارایی
  • 77. عیب‌یابی و رفع خطاها
  • 78. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 79. تنظیم دقیق مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 80. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 81. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی
  • 82. تنظیم دقیق مدل‌های چندوجهی
  • 83. کاربرد مدل‌های چندوجهی
  • 84. آینده مدل‌های زبانی و تنظیم دقیق
  • 85. پیش‌بینی روندها و نوآوری‌ها
  • 86. چالش‌های پیش رو
  • 87. جمع‌بندی و نکات کلیدی

📚 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.