کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attention Visualization 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 Attention Visualization

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. لزوم سفارشی‌سازی لحن در مدل‌های زبانی
  • 3. مروری بر معماری Transformer و Attention
  • 4. مکانیسم Attention: درک عمیق‌تر
  • 5. انواع Attention (Self-Attention, Cross-Attention)
  • 6. Visualization of Attention: ابزارها و تکنیک‌ها
  • 7. تحلیل Attention برای درک لحن مدل
  • 8. جمع‌آوری داده‌های آموزشی برای Fine-tuning لحن
  • 9. آماده‌سازی داده‌ها: پاکسازی و توکن‌سازی
  • 10. انتخاب مدل زبانی پایه برای Fine-tuning
  • 11. معرفی Hugging Face Transformers
  • 12. پیاده‌سازی Fine-tuning با استفاده از PyTorch
  • 13. پیاده‌سازی Fine-tuning با استفاده از TensorFlow
  • 14. استراتژی‌های Fine-tuning: نرخ یادگیری، Batch Size و Epochs
  • 15. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی لحن
  • 16. ارزیابی نتایج Fine-tuning: معیارها و روش‌ها
  • 17. اندازه‌گیری شباهت لحن با استفاده از embeddingها
  • 18. استفاده از Attention Visualization برای تشخیص خطاها
  • 19. Fine-tuning برای لحن‌های رسمی
  • 20. Fine-tuning برای لحن‌های غیررسمی
  • 21. Fine-tuning برای لحن‌های طنزآمیز
  • 22. Fine-tuning برای لحن‌های متقاعدکننده
  • 23. Fine-tuning برای لحن‌های احساسی (شادی، غم، عصبانیت)
  • 24. Fine-tuning برای لحن‌های خاص ژانر (اخبار، داستان، شعر)
  • 25. Fine-tuning چند زبانه برای لحن
  • 26. چالش‌های Fine-tuning لحن: Overfitting و Catastrophic Forgetting
  • 27. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting در Fine-tuning
  • 28. استفاده از Regularization در Fine-tuning
  • 29. Data Augmentation برای بهبود Fine-tuning لحن
  • 30. Fine-tuning با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 31. Quantization و Pruning برای کاهش حجم مدل Fine-tuned
  • 32. استقرار مدل‌های Fine-tuned
  • 33. بهینه‌سازی مدل Fine-tuned برای Inference
  • 34. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
  • 35. استفاده از Fine-tuning در کاربردهای عملی: چت‌بات‌ها
  • 36. استفاده از Fine-tuning در کاربردهای عملی: تولید محتوا
  • 37. استفاده از Fine-tuning در کاربردهای عملی: خلاصه‌سازی متن
  • 38. آینده Fine-tuning لحن در مدل‌های زبانی
  • 39. تحقیقات پیشرفته در زمینه Fine-tuning لحن
  • 40. اخلاق در Fine-tuning لحن: سوگیری و مسئولیت‌پذیری
تگ‌ها: attention deep learning fine-tuning hugging face NLP pytorch tensorflow transformer visualization پردازش زبان طبیعی زبان فارسی سفارشی‌سازی لحن مدل زبانی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.