کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: ابزار قدرتمند برای خلاقیت زبانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: ابزار قدرتمند برای خلاقیت زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 2. مدل‌های زبانی بزرگ: مروری سریع
• 3. کاربردهای Fine-tuning در خلاقیت زبانی
• 4. انتخاب مدل زبانی مناسب برای Fine-tuning
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning: جمع‌آوری و پاکسازی
• 6. فرمت‌بندی داده‌ها برای Fine-tuning
• 7. روش‌های مختلف Fine-tuning: Full Fine-tuning
• 8. روش‌های مختلف Fine-tuning: Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 9. روش‌های مختلف Fine-tuning: LoRA
• 10. روش‌های مختلف Fine-tuning: Adapters
• 11. مجموعه‌داده‌های مناسب برای Fine-tuning سبک و لحن
• 12. ارزیابی کیفیت Fine-tuning: معیارهای ارزیابی
• 13. ابزارهای Fine-tuning: Hugging Face Transformers
• 14. ابزارهای Fine-tuning: PyTorch Lightning
• 15. ابزارهای Fine-tuning: TensorFlow
• 16. Fine-tuning برای تغییر لحن متن
• 17. Fine-tuning برای تغییر سبک نوشتاری
• 18. Fine-tuning برای تولید شعر و داستان
• 19. Fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 20. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی
• 21. Fine-tuning برای تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 22. Fine-tuning برای تولید پاسخ‌های chatbot
• 23. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی (بهبود سبک)
• 24. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن (بهبود روانی)
• 25. Fine-tuning برای تولید نام‌های تجاری و شعار
• 26. Fine-tuning برای تولید سوالات و پاسخ‌ها
• 27. Fine-tuning برای تولید توضیحات محصول
• 28. Fine-tuning برای تولید ایمیل‌های بازاریابی
• 29. Fine-tuning برای تولید پست‌های وبلاگ
• 30. Fine-tuning برای تولید محتوای SEO-friendly
• 31. Fine-tuning با استفاده از Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 32. Fine-tuning و جلوگیری از Overfitting
• 33. Fine-tuning و تنظیم Hyperparameters
• 34. Fine-tuning و مدیریت منابع محاسباتی
• 35. بهینه‌سازی Fine-tuning برای سرعت و کارایی
• 36. آشنایی با Dataset‌های عمومی برای Fine-tuning
• 37. استفاده از داده‌های مصنوعی برای Fine-tuning
• 38. Fine-tuning چند زبانه
• 39. Fine-tuning بر روی داده‌های محدود
• 40. Fine-tuning و اخلاق در هوش مصنوعی
• 41. Fine-tuning و bias در مدل‌های زبانی
• 42. تکنیک‌های Debugging در Fine-tuning
• 43. انتخاب Rate یادگیری مناسب در Fine-tuning
• 44. استفاده از Weight Decay در Fine-tuning
• 45. Fine-tuning با استفاده از GPU و TPU
• 46. استقرار مدل‌های Fine-tuned
• 47. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
• 48. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی بزرگ