اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ با رویکردهای نوین

کتاب بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ با رویکردهای نوین

تگ‌ها: LoRA PEFT بهینه‌سازی LLM تنظیم دقیق مدل زبان تنظیم مدل مدل‌های زبان بزرگ هایپرپارامتر هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ با رویکردهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. معماری شبکه‌های عصبی
  • 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 6. ساختار ترنسفورمر در LLMs
  • 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 8. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمر
  • 9. تکامل مدل‌های زبان
  • 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 11. مفاهیم کلیدی در LLMs
  • 12. کاربردهای LLMs
  • 13. چالش‌های LLMs
  • 14. نیاز به تنظیم دقیق (Fine-Tuning)
  • 15. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 16. روش‌های سنتی تنظیم دقیق
  • 17. محدودیت‌های تنظیم دقیق کامل
  • 18. معرفی پارامتر-افزا (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 19. مزایای PEFT
  • 20. انواع روش‌های PEFT
  • 21. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 22. مبانی LoRA
  • 23. چگونگی کارکرد LoRA
  • 24. مزایای LoRA نسبت به تنظیم دقیق کامل
  • 25. کاربرد LoRA در LLMs
  • 26. پیکربندی LoRA
  • 27. تنظیم هایپرپارامترهای LoRA
  • 28. پیاده‌سازی LoRA با کتابخانه‌های رایج
  • 29. مثال‌های عملی از LoRA
  • 30. تنظیم دقیق مدل‌های خاص با LoRA
  • 31. کاربرد LoRA در وظایف تولید متن
  • 32. کاربرد LoRA در طبقه‌بندی متن
  • 33. کاربرد LoRA در پاسخ به پرسش
  • 34. کاربرد LoRA در خلاصه سازی متن
  • 35. کاربرد LoRA در ترجمه ماشینی
  • 36. تنظیم دقیق LLMs برای زبان فارسی
  • 37. چالش‌های تنظیم دقیق برای زبان‌های غیرانگلیسی
  • 38. استفاده از داده‌های بومی برای تنظیم دقیق
  • 39. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق LLMs
  • 40. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
  • 41. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
  • 42. پیدایش و تکامل چارچوب‌های اخلاقی هوش مصنوعی
  • 43. اصول طراحی اخلاقی LLMs
  • 44. پایش و ارزیابی مدل‌های تنظیم‌شده
  • 45. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده
  • 46. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 47. اهمیت داده‌های باکیفیت برای تنظیم دقیق
  • 48. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
  • 49. پاکسازی داده‌ها
  • 50. نشانه‌گذاری داده‌ها (Data Labeling)
  • 51. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 52. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 53. تنظیم‌گرها (Optimizers) در یادگیری عمیق
  • 54. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 55. کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 56. تنظیمات بچ (Batch Size)
  • 57. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 58. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)
  • 59. مدیریت مدل‌ها و نسخه‌بندی
  • 60. ذخیره و بارگذاری مدل‌های تنظیم‌شده
  • 61. مانیتورینگ فرآیند آموزش
  • 62. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی
  • 63. نکات پیشرفته در PEFT
  • 64. روش‌های مبتنی بر پیشوند (Prefix Tuning)
  • 65. روش‌های مبتنی بر آداپتور (Adapter Tuning)
  • 66. روش‌های مبتنی بر تعمیم (Prompt Tuning)
  • 67. مقایسه روش‌های مختلف PEFT
  • 68. انتخاب بهترین روش PEFT برای یک وظیفه
  • 69. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای تنظیم دقیق
  • 70. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU/TPU)
  • 71. توزیع آموزش بر روی چندین دستگاه
  • 72. فشرده‌سازی مدل‌ها پس از تنظیم دقیق
  • 73. کوچک‌سازی مدل (Model Pruning)
  • 74. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 75. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها (Model Ensembling)
  • 76. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
  • 77. کاربرد در حوزه سلامت
  • 78. کاربرد در حوزه آموزش
  • 79. کاربرد در حوزه مالی
  • 80. کاربرد در حوزه حقوق
  • 81. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
  • 82. آینده تنظیم دقیق LLMs
  • 83. روندهای نوظهور در PEFT
  • 84. توسعه روش‌های PEFT جدید
  • 85. نقش جامعه متن‌باز در پیشرفت LLMs
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs در مقیاس بزرگ
  • 87. راهکارهای مقیاس‌پذیری
  • 88. استانداردسازی در حوزه LLMs
  • 89. پژوهش‌های آتی در تنظیم دقیق LLMs
  • 90. کاربرد LLMs در پژوهش‌های علمی
  • 91. تأثیر LLMs بر جامعه و اقتصاد
  • 92. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 93. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 94. مسیر شغلی متخصص LLMs
  • 95. مهارت‌های لازم برای کار با LLMs
  • 96. توسعه ابزارها و پلتفرم‌های LLMs
  • 97. نکات تکمیلی برای تنظیم دقیق موفق
  • 98. آزمایش و تکرار در تنظیم دقیق
  • 99. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق
  • 100. نکات امنیتی در استقرار مدل‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.