کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Control 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Control

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 Fine-tuning
  • 2. معماری Multi-Modal Control در مدل‌های زبانی: بررسی کلی
  • 3. اهمیت سفارشی‌سازی لحن در مدل‌های زبانی
  • 4. بررسی کاربردهای Fine-tuning برای لحن
  • 5. مجموعه‌داده‌های مناسب برای Fine-tuning لحن
  • 6. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning: پاکسازی و پیش‌پردازش
  • 7. برچسب‌گذاری داده‌ها برای لحن‌های مختلف
  • 8. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های Fine-tuning (مانند Hugging Face Transformers)
  • 9. انتخاب مدل زبانی پایه برای Fine-tuning
  • 10. تنظیم پارامترهای Fine-tuning: نرخ یادگیری، Batch Size و Epochs
  • 11. روش‌های ارزیابی لحن مدل زبانی
  • 12. معیارهای ارزیابی کمی لحن (مانند perplexity)
  • 13. معیارهای ارزیابی کیفی لحن (مانند نظرسنجی انسانی)
  • 14. Fine-tuning لحن با استفاده از روش‌های supervised learning
  • 15. Fine-tuning لحن با استفاده از روش‌های reinforcement learning
  • 16. معرفی تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از overfitting
  • 17. استفاده از Transfer Learning در Fine-tuning لحن
  • 18. Fine-tuning لحن برای تولید متن‌های رسمی
  • 19. Fine-tuning لحن برای تولید متن‌های غیررسمی
  • 20. Fine-tuning لحن برای تولید متن‌های طنز
  • 21. Fine-tuning لحن برای تولید متن‌های متقاعدکننده
  • 22. Fine-tuning لحن برای تولید متن‌های احساسی
  • 23. Fine-tuning لحن با در نظر گرفتن مخاطب هدف
  • 24. بهینه‌سازی حافظه و سرعت در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 25. استفاده از تکنیک‌های Quantization و Pruning
  • 26. استفاده از Distributed Training برای Fine-tuning سریع‌تر
  • 27. پیاده‌سازی Multi-Modal Control برای Fine-tuning لحن
  • 28. ترکیب متن و تصویر برای کنترل لحن
  • 29. ترکیب متن و صدا برای کنترل لحن
  • 30. ترکیب متن و ویدئو برای کنترل لحن
  • 31. Fine-tuning لحن با استفاده از Control Codes
  • 32. بررسی چالش‌های Fine-tuning لحن (مانند تعارض لحن‌ها)
  • 33. راهکارهای مقابله با تعارض لحن‌ها
  • 34. استفاده از Adversarial Training برای بهبود Robustness لحن
  • 35. Fine-tuning لحن برای زبان‌های مختلف (فارسی، انگلیسی و غیره)
  • 36. تطبیق مدل‌های Fine-tuned با منابع محدود
  • 37. استقرار (Deployment) مدل‌های Fine-tuned
  • 38. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
  • 39. بررسی موارد استفاده پیشرفته در صنعت
  • 40. آینده Fine-tuning لحن در مدل‌های زبانی
  • 41. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در Fine-tuning لحن
تگ‌ها: fine-tuning Hugging Face Multi-Modal Control NLP reinforcement learning supervised learning transformers زبان فارسی سفارشی‌سازی مدل لحن متن مدل زبانی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.