کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Question Answering با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Question Answering

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 معماری پرسش و پاسخ چندوجهی
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای مدل‌های زبانی
  • 3. مفاهیم کلیدی در معماری‌های ترنسفورمر
  • 4. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای پرسش و پاسخ
  • 5. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش زبان
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 8. کاربرد مدل‌های زبانی در وظایف پرسش و پاسخ
  • 9. معماری‌های اولیه پرسش و پاسخ
  • 10. مدل‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر بازیابی
  • 11. مدل‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر تولید
  • 12. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 13. معماری ترنسفورمر و نقش آن در LLMs
  • 14. آموزش پیش‌نمونه (Pre-training) LLMs
  • 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 16. تنظیم دقیق برای وظایف خاص پرسش و پاسخ
  • 17. مفهوم سفارشی‌سازی لحن در مدل‌های زبانی
  • 18. اهمیت لحن در تعامل با کاربران
  • 19. شناخت و تحلیل لحن در متن
  • 20. روش‌های کمی‌سازی لحن
  • 21. مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص لحن
  • 22. مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص لحن
  • 23. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای تحلیل لحن
  • 24. برچسب‌گذاری لحن و داده‌های آموزشی
  • 25. معماری‌های مدل برای تطابق لحن
  • 26. تنظیم دقیق مدل‌های پرسش و پاسخ برای لحن
  • 27. تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Tuning)
  • 28. تنظیم دقیق با داده‌های مکالمه‌ای
  • 29. تنظیم دقیق برای لحن رسمی و اداری
  • 30. تنظیم دقیق برای لحن دوستانه و غیررسمی
  • 31. تنظیم دقیق برای لحن علمی و تخصصی
  • 32. تنظیم دقیق برای لحن انگیزشی و حمایتی
  • 33. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده برای لحن
  • 34. معیارهای ارزیابی کیفیت لحن
  • 35. روش‌های ارزیابی خودکار لحن
  • 36. ارزیابی انسانی لحن مدل
  • 37. چالش‌های تنظیم دقیق لحن
  • 38. سوگیری در داده‌های لحن
  • 39. حفظ سازگاری لحن در طول مکالمه
  • 40. کاربرد مدل‌های زبانی با لحن سفارشی
  • 41. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب
  • 42. پاسخگویی به سوالات کاربران با لحن دلخواه
  • 43. خدمات مشتریان و پشتیبانی با لحن سفارشی
  • 44. ایجاد ربات‌های گفتگو با شخصیت لحنی
  • 45. تولید محتوای بازاریابی با لحن هدفمند
  • 46. تولید متن‌های خلاقانه با لحن خاص
  • 47. مدیریت ارتباط با مشتریان با لحن مناسب
  • 48. مبانی پرسش و پاسخ چندوجهی (Multi-Modal QA)
  • 49. انواع داده‌های چندوجهی (تصویر، متن، صدا)
  • 50. معماری‌های مدل برای پرسش و پاسخ چندوجهی
  • 51. ادغام اطلاعات از منابع مختلف
  • 52. مدل‌های مبتنی بر ترکیب (Fusion)
  • 53. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention)
  • 54. مدل‌های مبتنی بر رمزگشایی (Decoding)
  • 55. تنظیم دقیق مدل‌های پرسش و پاسخ چندوجهی
  • 56. تنظیم دقیق برای لحن در پرسش و پاسخ چندوجهی
  • 57. تطابق لحن با محتوای بصری
  • 58. تطابق لحن با محتوای صوتی
  • 59. تنظیم دقیق برای لحن در سناریوهای پرسش و پاسخ چندوجهی
  • 60. مثال‌های کاربردی پرسش و پاسخ چندوجهی با لحن سفارشی
  • 61. سیستم‌های توصیف تصویر با لحن مناسب
  • 62. سیستم‌های پاسخگویی به سوالات بصری با لحن دلخواه
  • 63. سیستم‌های تعاملی چندرسانه‌ای با لحن متناسب
  • 64. استانداردهای اسلامی و اخلاقی در تولید محتوا
  • 65. چارچوب‌های فقهی و شرعی در پردازش زبان
  • 66. مبانی اخلاق اسلامی در هوش مصنوعی
  • 67. رهنمودهای شورای عالی انقلاب فرهنگی در محتوای دیجیتال
  • 68. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
  • 69. پرهیز از ترویج محتوای ممنوعه
  • 70. ارزیابی انطباق محتوا با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 71. روش‌های اطمینان از انطباق مدل‌های زبانی
  • 72. ملاحظات حقوقی و شرعی در داده‌های آموزشی
  • 73. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
  • 74. کاربرد مدل‌های زبانی در چارچوب قوانین داخلی
  • 75. تنظیم دقیق برای لحن در چارچوب ارزش‌های اسلامی
  • 76. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی
  • 77. مدل‌های زبانی برای نظام آموزشی کشور
  • 78. تطابق لحن با نیازهای فرهنگی و اجتماعی
  • 79. توسعه مدل‌های زبانی بومی
  • 80. مبانی مهندسی داده برای مدل‌های زبانی
  • 81. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های فارسی
  • 82. برچسب‌گذاری داده‌ها با رعایت ملاحظات شرعی
  • 83. ارزیابی مدل‌های زبانی از منظر انطباق
  • 84. استفاده از منابع علمی و فقهی معتبر
  • 85. ایجاد سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش اسلامی
  • 86. تنظیم دقیق مدل‌ها برای پاسخگویی به مسائل فقهی
  • 87. مدل‌های زبانی برای ترویج فرهنگ و معارف اسلامی
  • 88. تولید محتوای چندرسانه‌ای با رویکرد اسلامی
  • 89. ارزیابی دقیق و مستمر انطباق مدل‌ها
  • 90. راهکارهای فنی برای اطمینان از انطباق
  • 91. مدیریت ریسک در توسعه مدل‌های زبانی
  • 92. طراحی معماری‌های سازگار با الزامات
  • 93. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در سناریوهای مختلف
  • 94. آموزش و توانمندسازی توسعه‌دهندگان
  • 95. مستندسازی فرآیند توسعه و انطباق
تگ‌ها: Fine-tuning Multi-Modal QA پرسش و پاسخ چندوجهی تنظیم دقیق مدل سفارشی سازی مدل لحن مدل زبانی مدل های زبانی بزرگ معماری مدل زبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی زبانی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.