سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با QLoRA: روش‌های سریع و کم‌هزینه

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با QLoRA: روش‌های سریع و کم‌هزینه

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 بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با QLoRA: روش‌های سریع و کم‌هزینه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. معماری ترنسفورمر در LLMs
  • 4. روش‌های پیشین تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 5. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
  • 6. معرفی QLoRA
  • 7. مفاهیم اصلی QLoRA
  • 8. کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
  • 9. کوانتیزاسیون ۴-بیتی
  • 10. مزایای کوانتیزاسیون در QLoRA
  • 11. نرمال‌سازی در QLoRA
  • 12. معرفی LoRA
  • 13. مزایای LoRA نسبت به تنظیم دقیق کامل
  • 14. نحوه کارکرد LoRA
  • 15. تفاوت QLoRA با LoRA
  • 16. پیاده‌سازی QLoRA
  • 17. محیط توسعه مناسب برای QLoRA
  • 18. نصب کتابخانه‌های لازم
  • 19. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
  • 20. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 21. فرمت‌بندی داده‌ها برای LLMs
  • 22. انتخاب مجموعه داده مناسب
  • 23. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
  • 24. پارامترهای کلیدی در QLoRA
  • 25. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 26. اندازه بچ و تاثیر آن
  • 27. تعداد اپوک‌ها
  • 28. تنظیم هایپرپارامترها
  • 29. مانیتورینگ فرایند تنظیم دقیق
  • 30. ارزیابی مدل تنظیم شده
  • 31. معیارهای ارزیابی LLMs
  • 32. کاربرد QLoRA در وظایف مختلف
  • 33. تنظیم دقیق برای تولید متن
  • 34. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 35. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
  • 36. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 37. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
  • 38. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 39. تنظیم دقیق برای مکالمه (چت‌بات)
  • 40. بهینه‌سازی مدل‌های تخصصی
  • 41. تنظیم دقیق مدل‌های متن به تصویر
  • 42. تنظیم دقیق مدل‌های متن به کد
  • 43. تنظیم دقیق مدل‌های چندوجهی
  • 44. مقایسه QLoRA با روش‌های دیگر
  • 45. QLoRA در مقابل تنظیم دقیق کامل
  • 46. QLoRA در مقابل LoRA
  • 47. QLoRA در مقابل P-Tuning
  • 48. QLoRA در مقابل Adapters
  • 49. مزایای رقابتی QLoRA
  • 50. کارایی حافظه در QLoRA
  • 51. سرعت تنظیم دقیق با QLoRA
  • 52. کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 53. QLoRA برای تنظیم دقیق محلی (Local Fine-Tuning)
  • 54. محدودیت‌های QLoRA
  • 55. نکات پیشرفته در QLoRA
  • 56. استفاده از QLoRA با مدل‌های مختلف
  • 57. تنظیم دقیق مدل‌های متن‌باز
  • 58. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگتر از حافظه
  • 59. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پیشرفته
  • 60. نرمال‌سازی‌های جایگزین
  • 61. روش‌های بهینه‌سازی در QLoRA
  • 62. استراتژی‌های یادگیری تدریجی
  • 63. تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای با QLoRA
  • 64. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
  • 65. ارزیابی عمیق مدل‌های تنظیم شده
  • 66. تفسیرپذیری مدل‌های تنظیم شده
  • 67. اخلاق در تنظیم دقیق LLMs
  • 68. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 69. کاهش سوگیری با QLoRA
  • 70. مسائل امنیتی در LLMs
  • 71. حفاظت از داده‌های حساس
  • 72. تنظیم دقیق برای کاربردهای سازمانی
  • 73. QLoRA در صنعت
  • 74. QLoRA در تحقیقات علمی
  • 75. آینده QLoRA
  • 76. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های تنظیم دقیق
  • 77. نقش QLoRA در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
  • 78. کاربرد QLoRA در زبان فارسی
  • 79. تنظیم دقیق LLMs برای زبان فارسی
  • 80. چالش‌های زبان فارسی در LLMs
  • 81. مجموعه داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
  • 82. ارزیابی مدل‌های فارسی تنظیم شده
  • 83. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی فارسی با QLoRA
  • 84. تولید محتوای فارسی با LLMs
  • 85. خلاصه‌سازی متون فارسی با LLMs
  • 86. پاسخ به پرسش‌های فارسی با LLMs
  • 87. ترجمه ماشینی فارسی به زبان‌های دیگر
  • 88. تحلیل احساسات متون فارسی
  • 89. طبقه‌بندی متون فارسی
  • 90. ساخت چت‌بات‌های فارسی
  • 91. کاربرد QLoRA در توسعه ابزارهای فارسی
  • 92. فرهنگ‌سازی و آموزش استفاده از LLMs
  • 93. نقش LLMs در توسعه دانش
  • 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
  • 95. تدوین چارچوب‌های اخلاقی برای LLMs
  • 96. قوانین و مقررات مرتبط با LLMs
  • 97. ملاحظات حقوقی در استفاده از LLMs
  • 98. استانداردهای فنی برای LLMs
  • 99. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه LLMs

📚 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.