اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Zero-Shot Fine-tuning

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Zero-Shot Fine-tuning

تگ‌ها: fine-tuning zero-shot learning پردازش زبان طبیعی سفارشی سازی لحن سفارشی سازی مدل مدل زبانی مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی 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 Zero-Shot Fine-tuning

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 و معماری Zero-Shot
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 4. مفهوم Zero-Shot Learning در مدل‌های زبانی
  • 5. کاربردهای Fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 6. انواع روش‌های Fine-tuning
  • 7. Fine-tuning با نظارت (Supervised Fine-tuning)
  • 8. Fine-tuning بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
  • 9. Fine-tuning نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Fine-tuning)
  • 10. Fine-tuning با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
  • 11. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 12. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی
  • 13. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 14. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 15. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 16. انتخاب مدل پایه مناسب (Pre-trained Model)
  • 17. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 18. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 19. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT, GPT)
  • 20. معماری‌های مدرن مدل‌های زبانی
  • 21. تنظیم پارامترهای مدل پایه
  • 22. فرآیند Fine-tuning
  • 23. توابع هزینه (Loss Functions) در Fine-tuning
  • 24. بهینه‌سازها (Optimizers) در Fine-tuning
  • 25. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 26. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
  • 27. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 28. تکنیک‌های توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 29. ارزیابی مدل Fine-tuned
  • 30. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 31. دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall)، امتیاز F1
  • 32. ارزیابی بر اساس وظایف خاص (مانند طبقه‌بندی متن، خلاصه‌سازی)
  • 33. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 34. تنظیم لحن (Tone) مدل زبانی
  • 35. مفهوم لحن در ارتباطات
  • 36. انواع لحن (رسمی، غیررسمی، دوستانه، حرفه‌ای)
  • 37. اهمیت لحن در کاربردهای مدل زبانی
  • 38. روش‌های مشخص کردن لحن هدف
  • 39. استفاده از دستورالعمل‌ها (Prompts) برای هدایت لحن
  • 40. fine-tuning با استفاده از داده‌های نمونه با لحن مشخص
  • 41. آموزش مدل برای تشخیص و تولید لحن‌های مختلف
  • 42. مثال‌هایی از Fine-tuning برای لحن رسمی
  • 43. مثال‌هایی از Fine-tuning برای لحن دوستانه
  • 44. مثال‌هایی از Fine-tuning برای لحن حرفه‌ای
  • 45. مدیریت لحن در سناریوهای مختلف
  • 46. چالش‌های Fine-tuning برای لحن
  • 47. سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی و لحن مدل
  • 48. کاهش سوگیری در داده‌ها و فرآیند Fine-tuning
  • 49. ارزیابی مداوم لحن مدل
  • 50. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای کنترل لحن
  • 51. Fine-tuning با استفاده از بازخورد انسانی
  • 52. Fine-tuning با یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 53. استفاده از مدل‌های پاداش (Reward Models)
  • 54. کاربرد RLHF در تنظیم دقیق لحن
  • 55. Fine-tuning برای وظایف خاص در چارچوب شرعی
  • 56. تنظیم لحن برای محتوای آموزشی رسمی
  • 57. تنظیم لحن برای پاسخگویی به سوالات شرعی (با چارچوب رسمی)
  • 58. تنظیم لحن برای تولید محتوای فرهنگی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 59. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای سازمانی در ایران
  • 60. تنظیم مدل برای ارتباطات داخلی سازمان‌ها
  • 61. تنظیم مدل برای پشتیبانی مشتریان (با رعایت مقررات)
  • 62. تنظیم مدل برای تولید گزارش‌ها و مستندات اداری
  • 63. Fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
  • 64. تولید محتوای آموزشی متناسب با نیاز دانش‌آموزان
  • 65. ایجاد ابزارهای کمک آموزشی هوشمند
  • 66. ارزیابی و بهبود مستمر مدل‌های آموزشی
  • 67. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای حقوقی (با رعایت چارچوب)
  • 68. کمک به تحلیل اسناد حقوقی
  • 69. تولید پیش‌نویس متون حقوقی
  • 70. فناوری‌های مرتبط با Fine-tuning
  • 71. معماری‌های مدل‌های زبانی جدید
  • 72. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ
  • 73. مفاهیم مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 74. کاربرد مدل‌های چندوجهی در Fine-tuning
  • 75. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی
  • 76. روندهای تحقیقاتی در حوزه مدل‌های زبانی
  • 77. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی Fine-tuning
  • 78. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
  • 79. اهمیت رعایت قوانین و مقررات در توسعه هوش مصنوعی
  • 80. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
  • 81. Fine-tuning برای تحلیل داده‌های علمی
  • 82. تولید فرضیه‌های علمی با کمک مدل‌های زبانی
  • 83. جستجوی اطلاعات علمی با دقت بالا
  • 84. Fine-tuning برای خلق محتوای خلاقانه (با رعایت چارچوب)
  • 85. نوشتن داستان و شعر (با رعایت اصول)
  • 86. تولید سناریوهای نمایشی (با چارچوب فرهنگی)
  • 87. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای ارتباطات بین‌فرهنگی (با رعایت چارچوب)
  • 88. ترجمه متون با حفظ لحن و مفهوم
  • 89. کمک به درک بهتر فرهنگ‌ها
  • 90. Fine-tuning برای کاربردهای سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 91. پشتیبانی از بیماران (با نظارت متخصص)
  • 92. تحلیل داده‌های پزشکی (با حفظ حریم خصوصی)
  • 93. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای اقتصادی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
  • 94. تحلیل بازار (با رعایت مقررات)
  • 95. پیش‌بینی روندها (با چارچوب رسمی)
  • 96. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای رسانه‌ای (با رعایت چارچوب)
  • 97. تولید خبر (با رعایت اصول اخلاقی)
  • 98. تحلیل محتوای رسانه‌ای
  • 99. Fine-tuning مدل‌های زبانی در صنعت گردشگری (با رعایت چارچوب فرهنگی)
  • 100. ارائه اطلاعات مقاصد گردشگری

📚 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.