سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن حماسی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن حماسی

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 حماسی

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 و قابلیت سفارشی‌سازی
  • 2. مفاهیم کلیدی در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 3. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 4. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدل‌های مدرن
  • 5. مراحل اولیه جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. اصول انتخاب داده‌های مناسب برای سفارشی‌سازی
  • 7. اهمیت داده‌های با کیفیت در آموزش مدل‌های حماسی
  • 8. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 9. شناسایی و حذف نویز در داده‌های آموزشی
  • 10. ساخت واژگان و توکن‌سازی متون
  • 11. روش‌های پیشرفته توکن‌سازی
  • 12. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 13. مدل‌های Word2Vec و GloVe
  • 14. جاسازی‌های مبتنی بر ترنسفورمر (BERT Embeddings)
  • 15. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 16. تفاوت fine-tuning با pre-training
  • 17. تنظیم ابرپارامترها در fine-tuning
  • 18. نرخ یادگیری مناسب برای fine-tuning
  • 19. انتخاب بهینه batch size
  • 20. تعداد epochs و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 21. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 22. استراتژی‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 23. Dropout و اهمیت آن در جلوگیری از بیش‌برازش
  • 24. Weight Decay و L1/L2 Regularization
  • 25. مفهوم وظیفه (Task) در fine-tuning
  • 26. انواع وظایف سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 27. سفارشی‌سازی برای تولید متن با لحن حماسی
  • 28. شناسایی ویژگی‌های لحن حماسی در متون
  • 29. جمع‌آوری مجموعه داده‌های متناسب با لحن حماسی
  • 30. پیش‌پردازش داده‌های حماسی
  • 31. استراتژی‌های fine-tuning برای لحن حماسی
  • 32. تنظیم مدل برای تولید جملات بلند و پرمحتوا
  • 33. تقویت واژگان حماسی در خروجی مدل
  • 34. تمرکز بر ساختارهای دستوری خاص در متن حماسی
  • 35. بهینه‌سازی مدل برای حفظ انسجام در روایت‌های طولانی
  • 36. ارزیابی مدل‌های fine-tuned برای لحن حماسی
  • 37. معیارهای ارزیابی کمی برای تولید متن
  • 38. معیارهای ارزیابی کیفی لحن و سبک
  • 39. نقش بازخورد انسانی در ارزیابی مدل
  • 40. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در fine-tuning
  • 41. تشخیص و رفع مشکل تولید متن تکراری
  • 42. راهکارهای مقابله با تولید متن بی‌ربط
  • 43. بهبود دقت و خلاقیت مدل
  • 44. روش‌های advanced fine-tuning
  • 45. استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 46. مزایا و معایب LoRA
  • 47. تکنیک‌های Prompt Engineering برای هدایت مدل
  • 48. طراحی promptهای مؤثر برای لحن حماسی
  • 49. استفاده از few-shot learning در promptها
  • 50. تنظیم دقیق مدل با استفاده از RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
  • 51. اصول اولیه یادگیری تقویتی
  • 52. کاربرد RLHF در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 53. طراحی تابع پاداش (Reward Function) برای لحن حماسی
  • 54. ملاحظات اخلاقی در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 55. حفظ محتوای سازگار با فرهنگ اسلامی-ایرانی
  • 56. اجتناب از تولید محتوای نامناسب و غیراخلاقی
  • 57. اهمیت شفافیت در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 58. کاربردهای مدل‌های زبانی حماسی در صنعت
  • 59. تولید محتوای تبلیغاتی با رویکرد حماسی
  • 60. کمک به نویسندگان در خلق آثار ادبی
  • 61. ساخت سناریو برای بازی‌های کامپیوتری
  • 62. تولید محتوای آموزشی با رویکرد جذاب
  • 63. کاربرد در حوزه تاریخ و روایات دینی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 64. ملاحظات فنی در استقرار مدل‌های fine-tuned
  • 65. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای اجرای مدل
  • 66. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
  • 67. روش‌های quantization مدل‌ها
  • 68. استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 69. نکات کلیدی در مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 70. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 71. معماری GPT و خانواده آن
  • 72. مدل‌های نسل جدید و قابلیت‌هایشان
  • 73. سفارشی‌سازی برای سبک‌های نوشتاری خاص
  • 74. تولید شعر و ادبیات با لحن حماسی
  • 75. استفاده از تکنیک‌های attention در مدل‌های ترنسفورمر
  • 76. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
  • 77. محدودیت‌های فعلی در fine-tuning
  • 78. آینده fine-tuning و مدل‌های زبانی
  • 79. تحقیقات پیشرو در زمینه سفارشی‌سازی مدل‌ها
  • 80. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات (با رویکرد سازگار)
  • 81. تولید خلاصه‌های متنی با لحن حماسی
  • 82. ارزیابی تطابق محتوا با مبانی دینی و فرهنگی
  • 83. تکنیک‌های پیشرفته تولید متن خلاقانه
  • 84. چالش‌های زبانی در سفارشی‌سازی (فارسی)
  • 85. مبانی نحوی و صرفی زبان فارسی در مدل‌سازی
  • 86. اهمیت داده‌های دوزبانه (در صورت نیاز)
  • 87. مدیریت وابستگی‌های دوربرد در جملات فارسی
  • 88. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در چارچوب قوانین
  • 89. تولید محتوای آموزشی مطابق با استانداردهای رسمی
  • 90. بررسی نمونه‌های موفق سفارشی‌سازی در ایران
  • 91. پرهیز از ترویج هرگونه محتوای خلاف شرع و قانون
  • 92. تولید محتوای مفید و سازنده برای جامعه
  • 93. نکات تکمیلی در مورد fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 94. اصول ارزیابی مدل‌های زبانی از منظر محتوایی
  • 95. تأثیر fine-tuning بر bias در مدل‌های زبانی
  • 96. راهکارهای کاهش bias در مدل‌های زبانی
  • 97. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 99. تولید محتوای خلاقانه با رعایت چارچوب‌های شرعی
  • 100. آموزش مهارت‌های لازم برای توسعه‌دهندگان

📚 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.