سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر پاسخ به سوالات چندوجهی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر پاسخ به سوالات چندوجهی

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: خلق لحن‌های مبتنی بر پاسخ به سوالات چندوجهی

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 معماری ترنسفورمر
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی و وظایف کلیدی
  • 3. آناتومی مدل‌های ترنسفورمر: انکودر و دیکودر
  • 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و اهمیت آن
  • 5. انواع مکانیزم توجه: خود-توجهی (Self-Attention) و توجه متقابل (Cross-Attention)
  • 6. رمزگذاری موقعیت (Positional Encoding) و نقش آن در درک توالی
  • 7. توابع فعال‌سازی و لایه‌های نرمال‌سازی در ترنسفورمرها
  • 8. تکنیک‌های پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبانی
  • 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌آموزش: BERT، GPT و مدل‌های مشابه
  • 10. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
  • 11. مفهوم fine-tuning و کاربردهای آن
  • 12. مراحل fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 13. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
  • 14. آماده‌سازی مجموعه داده برای fine-tuning
  • 15. قالب‌بندی داده‌ها برای fine-tuning مدل‌های پاسخ به سوال
  • 16. مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ چندوجهی (Multi-modal Question Answering)
  • 17. برچسب‌گذاری داده‌ها و اطمینان از کیفیت آن‌ها
  • 18. پیش‌پردازش داده‌ها: توکنیزاسیون، پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 19. تکنیک‌های توکنیزاسیون: WordPiece، BPE و SentencePiece
  • 20. تنظیم پارامترهای fine-tuning: نرخ یادگیری، اندازه بچ و تعداد دوره‌ها
  • 21. بهینه‌سازها (Optimizers) در فرآیند fine-tuning: Adam، AdamW و SGD
  • 22. تنظیم نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن (Learning Rate Scheduling)
  • 23. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در fine-tuning
  • 24. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization): Dropout، Weight Decay
  • 25. اعتبارسنجی مدل (Model Validation) و معیارهای ارزیابی
  • 26. معیارهای ارزیابی برای مدل‌های پاسخ به سوال: F1 Score، Exact Match
  • 27. ارزیابی مدل بر روی داده‌های تست
  • 28. تفسیر نتایج ارزیابی و تحلیل خطاها
  • 29. fine-tuning برای ایجاد لحن‌های خاص در پاسخ‌ها
  • 30. تعریف لحن (Tone) در مدل‌های زبانی
  • 31. دسته‌بندی لحن‌ها: رسمی، غیررسمی، دوستانه، تخصصی
  • 32. شناسایی ویژگی‌های زبانی مرتبط با لحن‌های مختلف
  • 33. fine-tuning با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای لحن
  • 34. رویکردهای یادگیری تقویتی برای تنظیم لحن
  • 35. تنظیم لحن با استفاده از بازخورد انسانی
  • 36. مدل‌سازی پاسخ به سوالات چندوجهی: ترکیب متن و تصاویر
  • 37. معماری مدل‌های پاسخ به سوال چندوجهی
  • 38. استخراج ویژگی از تصاویر: شبکه‌های کانولوشنال (CNNs)
  • 39. استخراج ویژگی از متن: مدل‌های زبانی ترنسفورمر
  • 40. ترکیب ویژگی‌های متنی و تصویری
  • 41. مکانیزم‌های توجه بین متن و تصویر
  • 42. fine-tuning مدل‌های پاسخ به سوال چندوجهی
  • 43. آماده‌سازی مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ چندوجهی
  • 44. ارزیابی مدل‌های پاسخ به سوال چندوجهی
  • 45. کاربرد fine-tuning در بهبود پاسخ به سوالات نیازمند استدلال
  • 46. استدلال مبتنی بر متن
  • 47. استدلال مبتنی بر تصویر
  • 48. استدلال مبتنی بر ترکیب متن و تصویر
  • 49. fine-tuning برای وظایف استدلال پیچیده
  • 50. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند درک عمیق
  • 51. تنظیم مدل برای درک روابط معنایی و منطقی
  • 52. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند خلاصه سازی
  • 53. fine-tuning برای تولید خلاصه‌های دقیق و مرتبط
  • 54. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند تولید خلاقانه
  • 55. fine-tuning برای تولید پاسخ‌های نوآورانه
  • 56. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند درک زمینه (Context)
  • 57. تنظیم مدل برای حفظ انسجام و ارتباط در پاسخ‌ها
  • 58. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند اطلاعات زمانی
  • 59. تنظیم مدل برای درک و پردازش اطلاعات زمانی
  • 60. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند درک مکانی
  • 61. تنظیم مدل برای درک و پردازش اطلاعات مکانی
  • 62. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی سریع (Latency)
  • 63. تکنیک‌های کاهش حجم مدل (Model Compression)
  • 64. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 65. هرس کردن (Pruning)
  • 66. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 67. استقرار مدل (Model Deployment)
  • 68. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 69. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل
  • 70. کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 71. مدل‌سازی پاسخ به سوالات با لحن‌های متعادل و سازنده
  • 72. توسعه مدل‌های پاسخ به سوال برای کاربردهای آموزشی
  • 73. تطبیق مدل با نیازهای یادگیرندگان مختلف
  • 74. fine-tuning مدل‌ها برای آموزش مفاهیم دینی با چارچوب رسمی
  • 75. تطبیق مدل با چارچوب فقهی و کلامی تشیع اثنی‌عشری
  • 76. تطبیق مدل با چارچوب اقتصادی بانکداری بدون ربا
  • 77. تطبیق مدل با چارچوب هنر و سینمای مورد تایید وزارت ارشاد
  • 78. تطبیق مدل با چارچوب روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
  • 79. تطبیق مدل با چارچوب تاریخی و سیاسی رسمی کشور
  • 80. تطبیق مدل با چارچوب علوم پزشکی و پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 81. اصلاح و پالایش لحن مدل برای انطباق کامل با الزامات
  • 82. پیاده‌سازی رویکردهای اخلاقی در fine-tuning
  • 83. بررسی و رفع سوگیری‌های احتمالی در داده‌های fine-tuning
  • 84. اطمینان از عدم تولید محتوای ممنوع یا حساس
  • 85. تنظیم دقیق مدل برای پاسخگویی به سوالات تخصصی در چارچوب مجاز
  • 86. توسعه مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود مستمر مدل
  • 87. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای هدایت لحن
  • 88. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند تحلیل آماری
  • 89. تطبیق مدل با مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه مالی
  • 90. مدل‌سازی پاسخ به سوالات در حوزه علوم اجتماعی با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی
  • 91. بررسی و رفع مغالطات تاریخی و تحریفات احتمالی
  • 92. تأکید بر منافع ملی در پاسخ‌های مرتبط با سیاست و روابط بین‌الملل
  • 93. مدل‌سازی پاسخ به سوالات در حوزه بهداشت و درمان مطابق با پروتکل‌های رسمی
  • 94. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 95. فرآیند تایید و مجوزدهی برای محتوای آموزشی دیجیتال
  • 96. اهمیت انطباق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 97. نقش مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در تولید محتوا
  • 98. رعایت حدود شرعی در تمام مراحل تولید محتوا
  • 99. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning برای بهبود دقت و ظرافت لحن
  • 100. مدل‌سازی پاسخ به سوالات نیازمند درک ظرایف فرهنگی

📚 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.