دوره fine-tuning مدلهای زبانی: خلق لحنهای کارآمد و متمرکز بر هدف همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: خلق لحنهای کارآمد و متمرکز بر هدف
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 تنظیم دقیق
- 2. مبانی معماری ترانسفورمر برای مدلهای زبانی
- 3. آشنایی با فرآیند آموزش اولیه مدلهای زبانی
- 4. مفهوم و اهمیت تنظیم دقیق (Fine-tuning)
- 5. انواع روشهای تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 6. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
- 7. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصهسازی متن
- 8. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
- 9. تنظیم دقیق برای وظایف طبقهبندی متن
- 10. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
- 11. اصول انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
- 12. پیشپردازش دادهها برای تنظیم دقیق
- 13. تکنیکهای افزایش داده (Data Augmentation) برای مدلهای زبانی
- 14. تنظیم دقیق با دادههای کم (Few-shot Learning)
- 15. تنظیم دقیق با دادههای بسیار کم (Zero-shot Learning)
- 16. معیارهای ارزیابی عملکرد مدلهای تنظیم دقیق شده
- 17. متریکهای ارزیابی برای وظایف تولید متن
- 18. متریکهای ارزیابی برای وظایف خلاصهسازی
- 19. متریکهای ارزیابی برای وظایف ترجمه
- 20. متریکهای ارزیابی برای وظایف طبقهبندی
- 21. متریکهای ارزیابی برای وظایف پاسخ به پرسش
- 22. تنظیم دقیق پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
- 23. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
- 24. استفاده از تکنیکهای تنظیمکننده (Regularization)
- 25. مدیریت بیشبرازش (Overfitting) در تنظیم دقیق
- 26. تنظیم دقیق با استفاده از روشهای انتقال یادگیری (Transfer Learning)
- 27. مدلهای از پیش آموزشدیده پرکاربرد (مانند BERT, GPT)
- 28. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر BERT
- 29. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر GPT
- 30. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر T5
- 31. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر LLaMA
- 32. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Mistral
- 33. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Falcon
- 34. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Claude
- 35. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Gemini
- 36. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر PaLM
- 37. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Command-R
- 38. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Llama 3
- 39. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Qwen
- 40. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Yi
- 41. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Grok
- 42. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر StableLM
- 43. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Bloom
- 44. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Megatron-LM
- 45. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر DeBERTa
- 46. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر RoBERTa
- 47. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر XLNet
- 48. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر ELECTRA
- 49. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر ALBERT
- 50. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر DistilBERT
- 51. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر GPT-2
- 52. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر GPT-3
- 53. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر GPT-4
- 54. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Llama 2
- 55. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Mistral 7B
- 56. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Mixtral 8x7B
- 57. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Falcon 7B
- 58. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Falcon 40B
- 59. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Claude 2
- 60. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Gemini Pro
- 61. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Gemini Ultra
- 62. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر PaLM 2
- 63. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Command-R+
- 64. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Llama 3 8B
- 65. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Llama 3 70B
- 66. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Qwen 1.5
- 67. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Yi-34B
- 68. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Grok-1
- 69. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر StableLM 2
- 70. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر BloomZ
- 71. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Falcon 180B
- 72. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Llama 3 Instruct
- 73. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Mistral Instruct
- 74. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Mixtral Instruct
- 75. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Command-R Instruct
- 76. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Claude 3 Opus
- 77. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Claude 3 Sonnet
- 78. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Claude 3 Haiku
- 79. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Gemini 1.5 Pro
- 80. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Gemini 1.5 Flash
- 81. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Llama 3 400B
- 82. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Qwen 72B
- 83. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Yi-200B
- 84. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر StableLM 3
- 85. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Bloom Ultra
- 86. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Megatron-Turing NLG
- 87. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر GPT-Neo
- 88. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر GPT-J
- 89. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر GPT-NeoX
- 90. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر OPT
- 91. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر BLOOM
- 92. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر LaMDA
- 93. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Gopher
- 94. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Chinchilla
- 95. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر PaLM-E
- 96. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Minerva
- 97. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر HuBERT
- 98. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Wav2Vec 2.0
- 99. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر Whisper
- 100. تنظیم دقیق مدلهای مبتنی بر BART
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.