اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attribute-Conditioned Text Generation

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attribute-Conditioned Text Generation

تگ‌ها: Attribute-Conditioned Text Generation fine-tuning پردازش زبان طبیعی تخصصی سازی مدل تنظیم لحن تولید متن مدل‌های زبانی معماری مدل 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 Attribute-Conditioned Text Generation

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 Attribute-Conditioned Text Generation
  • 2. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. ساختار مدل‌های ترنسفورمر
  • 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 5. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 6. اهداف و کاربردهای fine-tuning
  • 7. انواع fine-tuning
  • 8. روش‌های fine-tuning سنتی
  • 9. fine-tuning پارامتر کامل
  • 10. fine-tuning با پارامترهای محدود (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 11. معرفی روش‌های PEFT
  • 12. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 13. QLoRA (Quantized LoRA)
  • 14. Adapter Layers
  • 15. Prefix Tuning
  • 16. Prompt Tuning
  • 17. P-Tuning v2
  • 18. معرفی معماری Attribute-Conditioned Text Generation
  • 19. تفاوت Attribute-Conditioned با مدل‌های استاندارد
  • 20. نقش ویژگی‌ها (Attributes) در تولید متن
  • 21. انواع ویژگی‌ها (Attributes) در تولید متن
  • 22. تعریف ویژگی‌های زبانی (Linguistic Attributes)
  • 23. تعریف ویژگی‌های سبکی (Stylistic Attributes)
  • 24. تعریف ویژگی‌های محتوایی (Content Attributes)
  • 25. مثال‌هایی از ویژگی‌های مورد استفاده
  • 26. پیاده‌سازی معماری Attribute-Conditioned
  • 27. لایه‌های شرطی‌سازی (Conditioning Layers)
  • 28. روش‌های ادغام ویژگی‌ها در مدل
  • 29. استفاده از Embeddings برای ویژگی‌ها
  • 30. آموزش مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 31. تنظیم Hyperparameters برای آموزش
  • 32. توابع Loss مناسب برای Attribute-Conditioned
  • 33. معیارهای ارزیابی مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 34. ارزیابی کیفیت تولید متن
  • 35. ارزیابی انطباق با ویژگی‌های مورد نظر
  • 36. مجموعه داده‌ها برای Attribute-Conditioned Text Generation
  • 37. روش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 38. تنظیم داده‌ها برای ویژگی‌های خاص
  • 39. چالش‌های داده‌ای در Attribute-Conditioned
  • 40. fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 41. استراتژی‌های fine-tuning برای معماری Attribute-Conditioned
  • 42. fine-tuning پارامتر کامل برای مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 43. fine-tuning پارامتر محدود (PEFT) برای مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 44. کاربرد LoRA در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 45. کاربرد QLoRA در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 46. کاربرد Adapter Layers در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 47. کاربرد Prefix Tuning در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 48. کاربرد Prompt Tuning در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 49. کاربرد P-Tuning v2 در fine-tuning مدل‌های Attribute-Conditioned
  • 50. fine-tuning برای لحن (Tone) مدل‌های زبانی
  • 51. تعریف لحن در تولید متن
  • 52. انواع لحن‌های مورد نظر (رسمی، دوستانه، علمی، طنز)
  • 53. fine-tuning برای لحن رسمی
  • 54. fine-tuning برای لحن دوستانه
  • 55. fine-tuning برای لحن علمی
  • 56. fine-tuning برای لحن طنز
  • 57. چالش‌های fine-tuning برای لحن
  • 58. ارزیابی مدل fine-tuned شده برای لحن
  • 59. مثال‌های کاربردی fine-tuning لحن
  • 60. fine-tuning برای سبک (Style) مدل‌های زبانی
  • 61. تعریف سبک در تولید متن
  • 62. انواع سبک‌های مورد نظر (ادبی، خبری، بلاگ)
  • 63. fine-tuning برای سبک ادبی
  • 64. fine-tuning برای سبک خبری
  • 65. fine-tuning برای سبک بلاگ
  • 66. چالش‌های fine-tuning برای سبک
  • 67. ارزیابی مدل fine-tuned شده برای سبک
  • 68. مثال‌های کاربردی fine-tuning سبک
  • 69. fine-tuning برای صداقت (Factuality) در مدل‌های زبانی
  • 70. اهمیت صداقت در تولید متن
  • 71. روش‌های بهبود صداقت مدل‌های زبانی
  • 72. fine-tuning برای افزایش صداقت
  • 73. چالش‌های fine-tuning برای صداقت
  • 74. ارزیابی صداقت مدل fine-tuned شده
  • 75. مثال‌های کاربردی fine-tuning صداقت
  • 76. fine-tuning برای انطباق با قوانین و مقررات
  • 77. اهمیت انطباق با قوانین در تولید محتوا
  • 78. شناسایی قوانین و مقررات مرتبط
  • 79. fine-tuning برای انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 80. فیلتر کردن محتوای نامناسب
  • 81. تولید محتوای مطابق با چارچوب شرعی و قانونی
  • 82. چالش‌های fine-tuning برای انطباق با قوانین
  • 83. ارزیابی مدل fine-tuned شده برای انطباق
  • 84. مثال‌های کاربردی fine-tuning انطباق
  • 85. کاربرد fine-tuning در حوزه‌های خاص
  • 86. fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی
  • 87. fine-tuning برای تولید محتوای خبری
  • 88. fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی
  • 89. fine-tuning برای تولید محتوای داستانی
  • 90. fine-tuning برای تولید پاسخ‌های پرسش و پاسخ
  • 91. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 92. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و fine-tuning
  • 93. روش‌های کاهش سوگیری در fine-tuning
  • 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی fine-tuned
  • 95. آیندهٔ fine-tuning و معماری‌های Attribute-Conditioned
  • 96. تحقیقات پیش رو در حوزه fine-tuning
  • 97. توسعهٔ معماری‌های جدید Attribute-Conditioned
  • 98. کاربردهای نوظهور Attribute-Conditioned Text Generation
  • 99. جمع‌بندی و نکات کلیدی 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.