اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان گنجاندن اطلاعات خارجی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان گنجاندن اطلاعات خارجی

تگ‌ها: fine-tuning پردازش زبان طبیعی تنظیم مدل کنترل اطلاعات مدل‌های زبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران هوش مصنوعی فارسی 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: کنترل بر میزان گنجاندن اطلاعات خارجی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترانسفورمر و اجزای آن
  • 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. توکن‌سازی و پردازش متن ورودی
  • 5. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 6. تعبیه‌سازی موقعیتی (Positional Embeddings)
  • 7. لایه‌های انکودر و دیکودر
  • 8. آموزش پیش‌نیاز (Pre-training) مدل‌های زبانی
  • 9. مجموعه داده‌های بزرگ برای پیش‌نیاز
  • 10. اهداف پیش‌نیاز: پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 11. اهداف پیش‌نیاز: پر کردن جای خالی (Masked Language Modeling)
  • 12. ارزیابی مدل‌های پیش‌نیاز
  • 13. معرفی Fine-tuning
  • 14. چرا Fine-tuning لازم است؟
  • 15. تفاوت Fine-tuning با پیش‌نیاز
  • 16. روش‌های مختلف Fine-tuning
  • 17. Fine-tuning با مجموعه داده‌های تخصصی
  • 18. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
  • 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
  • 20. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
  • 21. تنظیم هایپرپارامترها برای Fine-tuning
  • 22. نرخ یادگیری (Learning Rate) در Fine-tuning
  • 23. اندازه دسته (Batch Size) در Fine-tuning
  • 24. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
  • 25. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 26. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
  • 27. استفاده از Dropout در Fine-tuning
  • 28. تنظیم وزن‌ها (Weight Decay)
  • 29. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 30. تولید متن خلاقانه و داستانی
  • 31. تولید متن خبری و تحلیلی
  • 32. تولید متن علمی و آموزشی
  • 33. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 34. طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)
  • 35. تشخیص اسپم
  • 36. دسته‌بندی اخبار
  • 37. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 38. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 39. پاسخ به سوال (Question Answering)
  • 40. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 41. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 42. ملاحظات فرهنگی در ترجمه
  • 43. کیفیت ترجمه و معیارهای ارزیابی
  • 44. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
  • 45. تولید کد پایتون
  • 46. تولید کد جاوا اسکریپت
  • 47. شناسایی خطا در کد تولید شده
  • 48. Fine-tuning با استفاده از LoRA
  • 49. مفهوم Rank Decomposition
  • 50. مزایای LoRA نسبت به Fine-tuning کامل
  • 51. پیاده‌سازی LoRA
  • 52. تنظیم پارامترهای LoRA
  • 53. Fine-tuning با استفاده از QLoRA
  • 54. کوانتیزاسیون (Quantization) در QLoRA
  • 55. مزایای QLoRA
  • 56. کاربرد QLoRA در دستگاه‌های با منابع محدود
  • 57. Fine-tuning با استفاده از Adapter Layers
  • 58. مفهوم Adapter Layers
  • 59. مزایای Adapter Layers
  • 60. ترکیب Adapter Layers با مدل‌های بزرگ
  • 61. Fine-tuning با استفاده از Prompt Tuning
  • 62. مفهوم Prompt Tuning
  • 63. تفاوت Prompt Tuning با Fine-tuning سنتی
  • 64. تنظیم Prompt ها
  • 65. Fine-tuning با استفاده از Prefix Tuning
  • 66. مفهوم Prefix Tuning
  • 67. مقایسه Prefix Tuning با Prompt Tuning
  • 68. کاربرد Prefix Tuning
  • 69. Fine-tuning برای کنترل خروجی مدل
  • 70. کنترل لحن و سبک خروجی
  • 71. کنترل موضوعی خروجی
  • 72. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 73. ارزیابی خروجی مدل Fine-tuned
  • 74. معیارهای ارزیابی وظایف مختلف
  • 75. ارزیابی کیفی خروجی
  • 76. روش‌های خودکار ارزیابی
  • 77. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning
  • 78. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل
  • 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های Fine-tuned
  • 81. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 82. چارچوب‌های شرعی در تولید محتوا
  • 83. استانداردهای حاکمیتی در حوزه دیجیتال
  • 84. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
  • 85. شخصی‌سازی مدل برای کاربران
  • 86. تطبیق مدل با زبان‌های مختلف
  • 87. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
  • 88. Fine-tuning بر روی مدل‌های خاص
  • 89. مدل‌های فارسی‌زبان
  • 90. مدل‌های چندزبانه
  • 91. مدل‌های تخصصی (مانند پزشکی، حقوقی)
  • 92. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های Fine-tuning
  • 93. Hugging Face Transformers
  • 94. PyTorch Lightning
  • 95. TensorFlow
  • 96. نکات عملی و ترفندها در Fine-tuning
  • 97. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 98. استفاده از GPU و TPU
  • 99. عیب‌یابی رایج در فرآیند Fine-tuning
  • 100. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی

📚 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.