کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و کنترل رباتیک یا سیستمی با یادگیری تقویتی چندوجهی 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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و کنترل رباتیک یا سیستمی با یادگیری تقویتی چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای اهداف خاص
  • 2. شناخت ساختار مدل‌های زبانی و مکانیسم‌های انطباق لحن و سبک زبانی
  • 3. روش‌های آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌های متنی برای انتقال سبک و لحن منحصر به فرد
  • 4. پیاده‌سازی تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتر (PEFT) مانند LoRA و QLoRA
  • 5. طراحی و تولید مجموعه داده‌های آموزشی تخصصی برای هدایت رفتار خروجی مدل
  • 6. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در هدایت مدل‌های زبانی
  • 7. آشنایی با روش یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) و بهینه‌سازی ترجیحات
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی ترجیحات مستقیم (DPO) بدون نیاز به مدل پاداش
  • 9. تنظیم مدل برای کنترل سیستم‌هایاتومیک و رباتیک از طریق دستورات زبانی
  • 10. مفاهیم یادگیری تقویتی چندوجهی (Multimodal RL) در ترکیب داده‌های متنی و کنترلی
  • 11. طراحی تابعی پاداش (Reward Function) سفارشی برای رفتارها و فرامین رباتیک
  • 12. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید کدهای کنترلی و فرامین سیستم‌های تعبیه‌شده
  • 13. مدیریت پایداری و ایمنی خروجی مدل در تعامل با محیط‌های فیزیکی و رباتیک
  • 14. استفاده از روش‌های پاداش مدل‌محور (Model-based Reward) در تنظیم دقیق تقویتی
  • 15. ارزیابی و تست رفتارهای زبانی و کنترلی مدل پس از فرآیند تنظیم دقیق
  • 16. مدیریت چالش فاجعه‌بار فراموشی (Catastrophic Forgetting) در تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
  • 17. بهینه‌سازی مصرف حافظه و منابع سخت‌افزاری در آموزش مدل‌های ترکیبی زبان و رباتیک
  • 18. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازخوردگیری خودکار و یادگیری از تجربه در سیستم‌های هوشمند
  • 19. تنظیم مدل برای سازگاری با زمان پاسخ‌دهی بلادرنگ (Real-time) در کنترل ربات
  • 20. بررسی مطالعات موردی و پیاده‌سازی پروژه جامع کنترل رباتیک با مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
تگ‌ها: AI Alignment DPO Fine-tuning Large Language Models LoRA Multimodal AI Prompt Engineering Reinforcement Learning RLHF Robotic Control تنظیم دقیق مدل کنترل رباتیک مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.