اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری PaLM (Pathways Language Model)

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری PaLM (Pathways Language Model)

تگ‌ها: fine-tuning PaLM آموزش هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی تولید متن سبک نگارش سفارشی سازی مدل مدل های زبانی بزرگ 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری PaLM (Pathways Language Model)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری PaLM
  • 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 3. ساختار مدل‌های ترنسفورمر
  • 4. آشنایی با لایه‌های توجه (Attention Mechanisms)
  • 5. نحوه عملکرد انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
  • 6. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 7. تفاوت‌ها و شباهت‌های PaLM با سایر مدل‌های زبانی
  • 8. معماری PaLM: جزئیات فنی و نوآوری‌ها
  • 9. پایپ‌لاین آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 10. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش PaLM
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 12. توکنایزیشن و روش‌های آن (WordPiece, SentencePiece)
  • 13. ایجاد واژگان (Vocabulary) و تعبیه کلمات (Word Embeddings)
  • 14. آموزش اولیه مدل زبانی (Pre-training)
  • 15. اهداف و معیارهای آموزش اولیه
  • 16. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 17. بهینه‌سازها (Optimizers) در آموزش مدل‌های زبانی
  • 18. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 19. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 20. معیارهای ارزیابی دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score
  • 21. ارزیابی تولید متن (Text Generation Evaluation)
  • 22. مفهوم Fine-tuning و کاربردهای آن
  • 23. تفاوت Fine-tuning با آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
  • 24. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
  • 25. روش‌های Fine-tuning: Fine-tuning کامل (Full Fine-tuning)
  • 26. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 27. مقدمه‌ای بر LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 28. نحوه پیاده‌سازی LoRA در PaLM
  • 29. تنظیم پارامترهای LoRA
  • 30. روش‌های دیگر PEFT: Prefix Tuning, Prompt Tuning
  • 31. مقایسه LoRA با سایر روش‌های PEFT
  • 32. تنظیم دقیق مدل برای وظایف طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 33. Fine-tuning برای تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
  • 34. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
  • 35. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 36. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 37. Fine-tuning برای تولید کد (Code Generation)
  • 38. تنظیم دقیق مدل برای دستیابی به لحن خاص (Tone)
  • 39. شناسایی ویژگی‌های لحن در متن
  • 40. استخراج ویژگی‌های زبانی مرتبط با لحن
  • 41. تکنیک‌های Fine-tuning برای تغییر لحن خروجی
  • 42. تنظیم دقیق برای لحن رسمی و اداری
  • 43. تنظیم دقیق برای لحن دوستانه و غیررسمی
  • 44. تنظیم دقیق برای لحن علمی و تخصصی
  • 45. تنظیم دقیق برای لحن خلاقانه و داستانی
  • 46. تنظیم دقیق برای لحن اقناعی و تبلیغاتی
  • 47. ارزیابی کیفیت لحن خروجی مدل
  • 48. معیارهای ارزیابی لحن
  • 49. بازخورد انسانی در ارزیابی لحن
  • 50. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 51. شناسایی و کاهش سوگیری‌های فرهنگی و اجتماعی
  • 52. سوگیری‌های مرتبط با جنسیت، نژاد و قومیت
  • 53. رویکردهای اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 54. اهمیت رعایت چارچوب‌های شرعی و قانونی
  • 55. ملاحظات فقهی در تولید محتوای آموزشی
  • 56. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال در ایران
  • 57. نظارت بر محتوای آموزشی و انطباق با قوانین
  • 58. روش‌های اعتبارسنجی (Validation) در Fine-tuning
  • 59. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 60. حفظ کردن (Overfitting) و راه‌های مقابله با آن
  • 61. تنظیم منظم‌سازی (Regularization)
  • 62. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 63. کاربرد Fine-tuning در حوزه‌های مختلف
  • 64. Fine-tuning برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 65. Fine-tuning برای دستیاران مجازی
  • 66. Fine-tuning در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 67. Fine-tuning در حوزه آموزش و پرورش
  • 68. Fine-tuning در حوزه حقوق و مشاوره (با رعایت قوانین)
  • 69. Fine-tuning در حوزه مالی و بانکی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
  • 70. Fine-tuning برای تحلیل داده‌های متنی
  • 71. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 72. Fine-tuning برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت قوانین)
  • 73. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی سازگار
  • 74. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب برای مخاطبان مختلف
  • 75. تطبیق لحن مدل با استانداردهای آموزشی رسمی
  • 76. تولید محتوای آموزشی عاری از مطالب ممنوعه
  • 77. بررسی نمونه‌های عملی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 78. مطالعه موردی: Fine-tuning برای تولید متون تاریخی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 79. مطالعه موردی: Fine-tuning برای تولید متون ادبی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 80. مطالعه موردی: Fine-tuning برای پاسخ به سوالات شرعی (با چارچوب رسمی فقه)
  • 81. مطالعه موردی: Fine-tuning برای تولید محتوای اقتصادی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
  • 82. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 83. هزینه‌های محاسباتی و زمانی Fine-tuning
  • 84. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
  • 85. پیچیدگی‌های فنی و مهندسی
  • 86. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 87. توسعه روش‌های PEFT پیشرفته‌تر
  • 88. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی مولد
  • 89. نقش Fine-tuning در شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 90. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
  • 91. پیش‌بینی روند Fine-tuning در سال‌های آتی
  • 92. اصول نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned
  • 93. مستندسازی فرآیند Fine-tuning
  • 94. اشتراک‌گذاری و انتشار مدل‌های Fine-tuned (با رعایت مجوزها)
  • 95. جمع‌بندی و راهنمایی برای پروژه‌های عملی Fine-tuning

📚 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.