کتاب راهنمای کاربردی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی متن‌باز برای تولید محتوای خلاقانه و ادبی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 راهنمای کاربردی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی متن‌باز برای تولید محتوای خلاقانه و ادبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز و اکوسیستم هوش مصنوعی
  • 3. مراحل آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم پایه توکنایزیشن و پردازش متن در مدل‌های زبانی
  • 5. نحوه عملکرد مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 6. انتخاب مدل پایه مناسب برای کاربردهای خلاقانه و ادبی
  • 7. آشنایی با ساختار داده‌ها و فرمت‌های ورودی برای تنظیم دقیق
  • 8. روش‌های پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی فارسی
  • 9. آماده‌سازی مجموعه‌داده برای آموزش مدل‌های خلاقانه
  • 10. مفهوم تنظیم دقیق و تفاوت آن با پیش‌آموزش مدل‌ها
  • 11. بررسی رویکردهای یادگیری نظارت‌شده در تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 12. مبانی تنظیم دقیق کارآمد با پارامترهای کم یا لورا
  • 13. تکنیک‌های کوانتایز کردن مدل برای بهینه‌سازی حافظه
  • 14. تنظیم دقیق مدل برای سبک‌های خاص نوشتاری و ادبی
  • 15. مهندسی پرامپت و نقش آن در بهبود خروجی مدل‌های تنظیم‌شده
  • 16. آموزش مدل برای رعایت دستور زبان و ساختار متون ادبی
  • 17. نحوه ارزیابی کیفی خروجی‌های تولید شده توسط مدل
  • 18. استفاده از معیارهای آماری برای سنجش عملکرد مدل زبانی
  • 19. روش‌های مقابله با توهمات و خطاهای محتوایی در مدل‌ها
  • 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در فرآیند تنظیم دقیق
  • 21. مدیریت منابع سخت‌افزاری و استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی
  • 22. تکنیک‌های افزایش تنوع در تولید متن توسط مدل
  • 23. آموزش مدل برای رعایت اخلاق و هنجارهای تولید محتوا
  • 24. بررسی چالش‌های سوگیری در داده‌های آموزشی و مدل‌های زبانی
  • 25. استفاده از مدل‌های تنظیم‌شده در محیط‌های کاربردی
  • 26. ذخیره‌سازی و استقرار مدل‌های شخصی‌سازی شده
  • 27. تکنیک‌های ترکیب مدل‌های زبانی برای بهبود عملکرد
  • 28. آشنایی با یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در تنظیم دقیق
  • 29. روش‌های افزایش مقیاس‌پذیری و کارایی مدل در تولید محتوا
  • 30. آینده مدل‌های زبانی متن‌باز و کاربردهای نوین ادبی
تگ‌ها: LLM آموزش Fine-tuning پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق مدل زبانی تولید ادبی با هوش مصنوعی تولید متن خلاقانه مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.