اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و خیال‌انگیز

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و خیال‌انگیز

تگ‌ها: AI Writing Creative AI Fine-tuning Large Language Models LLM LoRA PEFT Prompt Engineering QLoRA انتقال سبک تولید متن خلاقانه سبک نوشتاری فاین‌تیونینگ مدل زبانی اختصاصی مدل‌های زبانی بزرگ

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و خیال‌انگیز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. جایگاه Fine-tuning در فرایند سازگار کردن مدل‌های زبانی
  • 3. تفاوت Pre-training، Fine-tuning و Prompt Engineering
  • 4. معماری مدل‌های زبانی و اجزای قابل تنظیم
  • 5. انتخاب مدل پایه برای Fine-tuning سبک
  • 6. بررسی اندازه مدل و تأثیر آن بر یادگیری سبک
  • 7. انتخاب مدل مناسب بر اساس هدف و منابع محاسباتی
  • 8. مبانی توکن‌سازی و تأثیر آن بر Fine-tuning
  • 9. ساختار داده آموزشی برای یادگیری سبک
  • 10. گردآوری متون نماینده سبک هدف
  • 11. استخراج سبک از نمونه‌های متنی
  • 12. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌های سبک‌محور
  • 13. حذف داده‌های تکراری و کم‌کیفیت
  • 14. توازن و تنوع در مجموعه داده آموزشی
  • 15. حفظ ویژگی‌های سبکی در پیش‌پردازش داده
  • 16. طراحی نمونه‌های آموزشی برای انتقال سبک
  • 17. ساخت Dataset برای Fine-tuning
  • 18. فرمت‌های رایج داده برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 19. طراحی دستورالعمل و پاسخ برای آموزش سبک
  • 20. Fine-tuning بر پایه متون آزاد و بدون ساختار
  • 21. Fine-tuning بر پایه داده‌های Instruction-Response
  • 22. انتخاب حجم مناسب داده آموزشی
  • 23. تأثیر کیفیت داده بر خروجی سبک‌محور
  • 24. کنترل بیش‌برازش در یادگیری سبک
  • 25. تفکیک داده آموزش، اعتبارسنجی و ارزیابی
  • 26. انتخاب روش Fine-tuning مناسب
  • 27. Full Fine-tuning و محدودیت‌های آن
  • 28. Parameter-Efficient Fine-tuning
  • 29. مبانی LoRA و سازوکار آن
  • 30. تنظیم Rank و Alpha در LoRA
  • 31. Fine-tuning با QLoRA
  • 32. Quantization و نقش آن در کاهش مصرف حافظه
  • 33. انتخاب لایه‌های مناسب برای تطبیق سبک
  • 34. تنظیم Learning Rate برای یادگیری سبک
  • 35. انتخاب Batch Size و Gradient Accumulation
  • 36. تعداد Epoch و کنترل میزان سازگاری سبک
  • 37. Warmup و Scheduler در آموزش مدل
  • 38. نظارت بر Loss و روند یادگیری
  • 39. تشخیص Overfitting و Underfitting
  • 40. مدیریت منابع GPU و حافظه در Fine-tuning
  • 41. Fine-tuning با چند GPU
  • 42. استفاده از Mixed Precision برای آموزش
  • 43. پیاده‌سازی Fine-tuning با Hugging Face Transformers
  • 44. استفاده از PEFT برای آموزش پارامتری کم‌هزینه
  • 45. پیاده‌سازی LoRA و QLoRA با ابزارهای رایج
  • 46. ساخت Pipeline کامل آموزش و ارزیابی
  • 47. ذخیره و مدیریت Adapterهای سبک
  • 48. ادغام Adapter با مدل پایه
  • 49. تولید متن با مدل Fine-tuned
  • 50. تنظیم Temperature برای کنترل سبک و خلاقیت
  • 51. تأثیر Top-k و Top-p بر خروجی‌های خلاقانه
  • 52. کنترل Repetition و تنوع واژگانی
  • 53. تنظیم پارامترهای Decoding برای حفظ سبک
  • 54. تفکیک سبک از محتوای تولیدشده
  • 55. یادگیری لحن، واژگان و نحو خاص
  • 56. یادگیری الگوهای روایی و ساختار جمله
  • 57. یادگیری ریتم و موسیقی متن
  • 58. یادگیری استعاره، تشبیه و تصویرسازی زبانی
  • 59. یادگیری سبک شاعرانه و ادبی
  • 60. یادگیری سبک داستان‌پردازی
  • 61. یادگیری سبک طنز و کنایه
  • 62. یادگیری سبک سوررئال و خیال‌انگیز
  • 63. یادگیری سبک مینیمال و فشرده
  • 64. یادگیری سبک توصیفی و سینمایی
  • 65. یادگیری چند سبک در یک مدل
  • 66. ایجاد سبک ترکیبی و منحصر به فرد
  • 67. کنترل شدت سبک در زمان تولید
  • 68. ترکیب Fine-tuning با Prompt Engineering
  • 69. استفاده از System Prompt برای هدایت سبک
  • 70. تفکیک دستور محتوایی از دستور سبکی
  • 71. کنترل محتوای خروجی بدون از دست دادن سبک
  • 72. حفظ دانش عمومی مدل پس از Fine-tuning
  • 73. جلوگیری از Catastrophic Forgetting
  • 74. کنترل رفتارهای ناخواسته مدل پس از آموزش
  • 75. ارزیابی کیفی انتقال سبک
  • 76. ارزیابی شباهت سبکی بین متن مرجع و خروجی
  • 77. ارزیابی تنوع و خلاقیت خروجی
  • 78. ارزیابی انسجام و کیفیت زبانی
  • 79. طراحی معیارهای خودکار برای ارزیابی سبک
  • 80. ارزیابی انسانی و طراحی Rubric
  • 81. مقایسه مدل پایه و مدل Fine-tuned
  • 82. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning
  • 83. آزمون حساسیت مدل به داده‌های آموزشی
  • 84. تحلیل خروجی‌های ناموفق و اصلاح Dataset
  • 85. Iterative Fine-tuning و بهبود تدریجی سبک
  • 86. ساخت مجموعه داده بازخورد برای اصلاح سبک
  • 87. Fine-tuning مبتنی بر ترجیحات انسانی
  • 88. مبانی Preference Optimization برای سبک
  • 89. استفاده از DPO برای هم‌راستا کردن سبک
  • 90. ترکیب SFT و Preference Optimization
  • 91. کنترل خلاقیت بدون از دست دادن انسجام
  • 92. مدیریت توازن میان نوآوری و تقلید از داده آموزشی
  • 93. کاهش خطر حفظ عین متن‌های آموزشی
  • 94. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در تقلید سبک نویسندگان
  • 95. تشخیص و مدیریت سبک‌های مسئله‌دار یا ناخواسته
  • 96. طراحی مدل سبک‌محور برای کاربردهای واقعی
  • 97. ساخت مدل اختصاصی برای نویسندگی خلاق
  • 98. ساخت مدل سبک‌محور برای تولید محتوای برند
  • 99. ساخت مدل سبک‌محور برای داستان و فیلمنامه
  • 100. بهینه‌سازی مدل Fine-tuned برای استقرار

📚 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.