کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و پیشرو 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: خلق لحن‌های پویا و پیشرو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: مقدمه‌ای بر سبک‌شناسی محاسباتی
  • 2. پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معماری ترانسفورمرها: بنیان مدل‌های زبانی مدرن
  • 4. مجموعه‌های داده آموزشی برای مدل‌های زبانی
  • 5. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 6. توکنایزرها و روش‌های تقسیم‌بندی متن
  • 7. واژه‌نامه‌سازی: ایجاد واژگان مدل زبانی
  • 8. embedding کلمات: نمایش برداری معنایی
  • 9. مدل‌های زبانی آماری: n-gram و مدل‌های مارکوف
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع آن
  • 11. مشکلات vanishing gradient و exploding gradient
  • 12. شبکه‌های حافظه طولانی‌مدت (LSTM) و واحدهای گیت‌دار بازگشتی (GRU)
  • 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و اهمیت آن
  • 14. شبکه‌های ترانسفورمر: معماری و اجزای کلیدی
  • 15. خودتوجه (Self-Attention) و چندتوجه (Multi-Head Attention)
  • 16. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در مدل‌های ترانسفورمر
  • 17. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی (Pre-training)
  • 18. Fine-tuning مدل‌های زبانی: انتقال یادگیری
  • 19. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 20. یادگیری با نظارت (Supervised Learning) در تنظیم دقیق
  • 21. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در تنظیم دقیق
  • 22. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 23. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
  • 24. Perplexity: ارزیابی احتمال پیش‌بینی
  • 25. BLEU score: ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
  • 26. ROUGE score: ارزیابی خلاصه سازی متن
  • 27. تولید متن: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 28. نمونه‌برداری (Sampling) و استراتژی‌های آن
  • 29. دمای (Temperature) و تأثیر آن بر تنوع متن
  • 30. Top-k sampling و nucleus sampling
  • 31. کنترل تولید متن: هدایت و محدودسازی
  • 32. تکرارپذیری و جلوگیری از تکرار در متن تولید شده
  • 33. مدل‌های زبانی و خلق لحن‌های مختلف
  • 34. شناسایی و تحلیل لحن متن
  • 35. تأثیر داده‌های آموزشی بر لحن مدل
  • 36. کنترل لحن در فرآیند تولید متن
  • 37. استفاده از prompt engineering برای تنظیم لحن
  • 38. تولید متن خلاقانه: شعر، داستان، و غیره
  • 39. تولید محتوای بازاریابی: تبلیغات و شعارها
  • 40. تولید محتوای خبری: گزارش‌ها و مقالات
  • 41. تولید پاسخ‌های چت‌بات: تعاملات مکالمه‌ای
  • 42. مدل‌های زبانی و ترجمه ماشینی
  • 43. ترجمه عصبی (Neural Machine Translation)
  • 44. بهبود کیفیت ترجمه ماشینی
  • 45. مدل‌های زبانی و خلاصه‌سازی متن
  • 46. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 47. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
  • 48. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
  • 49. Quantization و pruning
  • 50. Knowledge distillation
  • 51. استفاده از TPU و GPU برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 52. مبانی اخلاق در مدل‌های زبانی
  • 53. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و کاهش آن
  • 54. اطلاعات نادرست (Misinformation) و مقابله با آن
  • 55. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
  • 56. آینده مدل‌های زبانی: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 57. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Models)
  • 58. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
  • 59. تحقیقات پیشرفته در زمینه مدل‌های زبانی
  • 60. کاربردهای نوظهور مدل‌های زبانی
  • 61. توسعه ابزارهای مبتنی بر مدل‌های زبانی
تگ‌ها: fine-tuning NLP پردازش زبان طبیعی سبک زبانی لحن گفتاری مدل زبانی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی پیشرفته یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.