سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ماتریس‌های رتبه پایین

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ماتریس‌های رتبه پایین

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: کنترل بر میزان ماتریس‌های رتبه پایین

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. اجزای اصلی ترنسفورمر: مکانیزم توجه
  • 4. خود-توجهی و توجه میان-کلمه‌ای
  • 5. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمر
  • 6. لایه نرمال‌سازی و ارتباطات باقی‌مانده
  • 7. تابع فعال‌سازی ReLU و مشتقات آن
  • 8. روش‌های اولیه پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
  • 9. مدل‌های زبانی خودرگرسیو و خود-بازگشتی
  • 10. پیش‌آموزش با ماسک کردن کلمات (MLM)
  • 11. پیش‌آموزش برای پیش‌بینی جمله بعدی (NSP)
  • 12. معرفی مفاهیم پایه fine-tuning
  • 13. هدف از fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 14. ماتریس‌های رتبه پایین (Low-Rank Matrices)
  • 15. نمایش ماتریس‌ها به صورت حاصل‌ضرب دو ماتریس کوچکتر
  • 16. مزایای استفاده از ماتریس‌های رتبه پایین
  • 17. کاربرد ماتریس‌های رتبه پایین در شبکه‌های عصبی
  • 18. روش‌های تجزیه ماتریس‌ها
  • 19. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 20. تجزیه مقادیر خاص (Eigen Decomposition)
  • 21. مقدمه‌ای بر LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 22. نحوه عملکرد LoRA در fine-tuning
  • 23. اضافه کردن ماتریس‌های رتبه پایین به لایه‌های ترنسفورمر
  • 24. تنظیم وزن ماتریس‌های رتبه پایین به جای وزن اصلی
  • 25. پیاده‌سازی LoRA در PyTorch
  • 26. پیاده‌سازی LoRA در TensorFlow
  • 27. تنظیم هایپرپارامترهای LoRA
  • 28. رتبه (Rank) ماتریس‌های رتبه پایین
  • 29. نرخ یادگیری (Learning Rate) در LoRA
  • 30. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 31. اندازه دسته‌ها (Batch Size)
  • 32. تأثیر رتبه بر عملکرد و اندازه مدل
  • 33. انتخاب رتبه مناسب برای وظایف مختلف
  • 34. تکنیک‌های پیشرفته LoRA
  • 35. LoRA با تنظیم رتبه‌های مختلف برای لایه‌های متفاوت
  • 36. آداپتاسیون رتبه پایین برای لایه‌های خاص (مانند لایه‌های توجه)
  • 37. استانداردسازی و نرمال‌سازی در LoRA
  • 38. کاربرد LoRA در وظایف تولید متن
  • 39. تولید متن خلاقانه با LoRA
  • 40. خلاصه‌سازی متن با LoRA
  • 41. پاسخ به سوالات با LoRA
  • 42. ترجمه ماشینی با LoRA
  • 43. کاربرد LoRA در وظایف طبقه‌بندی متن
  • 44. تحلیل احساسات با LoRA
  • 45. تشخیص موضوع با LoRA
  • 46. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) با LoRA
  • 47. کاربرد LoRA در وظایف پرسش و پاسخ
  • 48. ساخت چت‌بات‌های سفارشی با LoRA
  • 49. تنظیم دقیق مدل برای دامنه‌های خاص
  • 50. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه پزشکی
  • 51. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه حقوقی
  • 52. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه مالی
  • 53. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه آموزش
  • 54. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 55. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا سوگیرانه
  • 56. حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 57. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
  • 58. جلوگیری از حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
  • 59. حفاظت از مدل در برابر دستکاری
  • 60. مقایسه LoRA با روش‌های سنتی fine-tuning
  • 61. مقایسه LoRA با Fine-tuning کامل مدل
  • 62. مزایای LoRA از نظر محاسباتی
  • 63. مزایای LoRA از نظر حافظه
  • 64. مزایای LoRA از نظر سرعت
  • 65. معایب احتمالی LoRA
  • 66. هنگامی که LoRA عملکرد مطلوبی ندارد
  • 67. تنظیم دقیق پارامترهای LoRA برای بهینه‌سازی
  • 68. استفاده از تکنیک‌های تنظیم خودکار هایپرپارامترها
  • 69. بهینه‌سازی رتبه و نرخ یادگیری
  • 70. روش‌های ادغام ماتریس‌های رتبه پایین با وزن اصلی
  • 71. ادغام در زمان آموزش
  • 72. ادغام پس از آموزش
  • 73. مزایای ادغام وزن‌ها
  • 74. معایب ادغام وزن‌ها
  • 75. کاربرد LoRA در مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
  • 76. تطبیق مدل‌های زبانی با تصاویر
  • 77. تطبیق مدل‌های زبانی با صدا
  • 78. تطبیق مدل‌های زبانی با ویدئو
  • 79. روش‌های ارزیابی مدل‌های fine-tuned شده
  • 80. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
  • 81. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
  • 82. معیارهای ارزیابی برای وظایف پرسش و پاسخ
  • 83. تنظیم دقیق مجموعه داده‌های ارزیابی
  • 84. اهمیت داده‌های با کیفیت برای fine-tuning
  • 85. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 86. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
  • 87. کاربرد LoRA در مدل‌های کوچک‌تر
  • 88. fine-tuning مدل‌های زبانی کوچک با LoRA
  • 89. دستیابی به عملکرد قابل قبول با منابع محدود
  • 90. مقایسه LoRA با سایر روش‌های پارامتر-کارآمد (PEFT)
  • 91. آشنایی با آداپتاسیون خطی (Adapter Layers)
  • 92. آشنایی با Prefix Tuning
  • 93. آشنایی با Prompt Tuning
  • 94. مقایسه LoRA با Prefix Tuning و Prompt Tuning
  • 95. انتخاب روش PEFT مناسب بر اساس وظیفه
  • 96. آیندهٔ fine-tuning مدل‌های زبانی با ماتریس‌های رتبه پایین
  • 97. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های LoRA
  • 98. کاربردهای نوظهور LoRA
  • 99. نقش LoRA در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
  • 100. جمع‌بندی و نکات کلیدی LoRA

📚 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.