سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Sentiment-Conditioned Text Generation

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Sentiment-Conditioned Text Generation

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 Sentiment-Conditioned Text Generation

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 سفارشی‌سازی آن‌ها
  • 2. آشنایی با معماری Sentiment-Conditioned Text Generation
  • 3. مبانی تولید متن شرطی در مدل‌های زبانی
  • 4. انواع احساسات و دسته‌بندی آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
  • 5. نقش لحن در ارتباطات انسانی و متنی
  • 6. اهمیت سفارشی‌سازی لحن مدل‌های زبانی
  • 7. مراحل کلی فرآیند Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 8. آماده‌سازی مجموعه داده برای Fine-tuning
  • 9. قوانین و الزامات شرعی و قانونی در جمع‌آوری داده
  • 10. جمع‌آوری داده‌های متنی با برچسب لحن
  • 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 12. حذف داده‌های نامناسب و مغایر با قوانین
  • 13. انتقال داده‌های پاک‌سازی شده به فرمت مناسب
  • 14. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 15. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) در تولید متن
  • 16. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 17. معیارهای انتخاب مدل زبانی پایه
  • 18. مبانی معماری Sentiment-Conditioned Text Generation
  • 19. لایه‌های ورودی و خروجی در مدل‌های تولید متن
  • 20. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و نقش آن
  • 21. کانال‌های شرطی‌سازی لحن در مدل
  • 22. آموزش مدل زبانی پایه (Pre-training)
  • 23. مفاهیم کلیدی در Pre-training مدل‌های زبانی
  • 24. روش‌های استاندارد Pre-training
  • 25. ملاحظات اخلاقی در Pre-training
  • 26. تنظیم پارامترهای مدل برای Fine-tuning
  • 27. نرخ یادگیری (Learning Rate) و استراتژی‌های آن
  • 28. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر آموزش
  • 29. تعداد دورهای آموزش (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 30. بهینه‌سازها (Optimizers) و کاربرد آن‌ها
  • 31. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها
  • 32. ارزیابی مدل‌های زبانی Fine-tuned
  • 33. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولید شده
  • 34. متریک‌های مبتنی بر شباهت متن (BLEU, ROUGE)
  • 35. ارزیابی لحن و احساسات در متن تولید شده
  • 36. تست‌های انسانی برای ارزیابی کیفیت
  • 37. معیارهای ارزیابی انطباق با قوانین شرعی و عرفی
  • 38. مراحل Fine-tuning مدل Sentiment-Conditioned Text Generation
  • 39. تنظیم مدل پایه برای وظیفه تولید متن شرطی
  • 40. تعریف تابع زیان (Loss Function) مناسب
  • 41. آموزش مدل با مجموعه داده برچسب‌دار
  • 42. نظارت بر فرآیند آموزش و تشخیص مشکلات
  • 43. نکات عملی در اجرای فرآیند Fine-tuning
  • 44. مدیریت منابع محاسباتی (GPU/TPU)
  • 45. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 46. مدیریت خطاها و اشکال‌زدایی در حین آموزش
  • 47. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning برای افزایش سرعت
  • 48. کاربرد عملی مدل‌های زبانی Fine-tuned
  • 49. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب
  • 50. تولید متن‌های تبلیغاتی با لحن تأثیرگذار
  • 51. سفارشی‌سازی چت‌بات‌ها برای پاسخگویی با لحن خاص
  • 52. تولید داستان و محتوای خلاقانه با لحن دلخواه
  • 53. کمک به نویسندگان در خلق آثار با لحن حرفه‌ای
  • 54. تولید متن‌های خبری با لحن بی‌طرفانه و رسمی
  • 55. تولید پاسخ‌های پشتیبانی مشتری با لحن همدلانه
  • 56. کاربرد در تولید محتوای رسانه‌ای با لحن استاندارد
  • 57. مدل‌سازی لحن در زبان فارسی
  • 58. چالش‌های Fine-tuning مدل‌ها برای زبان فارسی
  • 59. داده‌های آموزشی مناسب برای لحن فارسی
  • 60. تنظیمات خاص مدل برای پردازش زبان فارسی
  • 61. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned برای زبان فارسی
  • 62. کاربرد مدل‌های Fine-tuned در سازمان‌های رسمی
  • 63. تولید بخشنامه‌ها و دستورالعمل‌های اداری
  • 64. سفارشی‌سازی مکاتبات اداری با لحن رسمی
  • 65. تولید محتوای آموزشی برای کارکنان
  • 66. کمک به تدوین اسناد حقوقی با دقت بالا
  • 67. تولید گزارش‌های تحلیلی با لحن مستند
  • 68. مدل‌سازی لحن در مکالمات روزمره
  • 69. تولید پاسخ‌های مودبانه و محترمانه
  • 70. مدل‌سازی لحن دوستانه و صمیمی
  • 71. تولید متن‌های انگیزشی با لحن دلگرم‌کننده
  • 72. مدل‌سازی لحن انتقادی سازنده
  • 73. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در Fine-tuning
  • 74. حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 75. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا گمراه‌کننده
  • 76. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 77. انطباق با قوانین مربوط به محتوای دیجیتال
  • 78. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
  • 79. پرهیز از ترویج مطالب خلاف شرع
  • 80. تأکید بر ارزش‌های اخلاقی و انسانی
  • 81. بازبینی و تأیید محتوای تولید شده توسط انسان
  • 82. تکنیک‌های پیشرفته در Fine-tuning
  • 83. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و نقش آن
  • 84. Fine-tuning با داده‌های کم (Few-shot Fine-tuning)
  • 85. Fine-tuning با استفاده از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 86. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 87. استفاده از LoRA و QLoRA در Fine-tuning
  • 88. مدیریت و استقرار مدل‌های Fine-tuned
  • 89. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش دیده
  • 90. روش‌های استقرار مدل برای استفاده در برنامه‌ها
  • 91. مقیاس‌پذیری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 92. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 93. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 94. آیندهٔ Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 95. روندهای نوظهور در سفارشی‌سازی مدل‌ها
  • 96. تأثیر پیشرفت‌های سخت‌افزاری بر Fine-tuning
  • 97. نقش هوش مصنوعی در توسعهٔ مدل‌های زبانی
  • 98. چالش‌های پیش رو در حوزهٔ Fine-tuning
  • 99. توسعهٔ مدل‌های زبانی با قابلیت انطباق بالا
  • 100. کاربرد مدل‌های زبانی در حل مسائل اجتماعی

📚 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.