اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های کارآمد و با قابلیت تعمیم

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های کارآمد و با قابلیت تعمیم

تگ‌ها: Fine-tuning Generative AI LLM LoRA Parameter Efficient Fine-tuning QLoRA آموزش مدل زبان تعمیم مدل سبک نوشتاری فاین‌تیونینگ لحن نویسی مدل زبانی مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی مدل هوش مصنوعی مولد

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: خلق لحن‌های کارآمد و با قابلیت تعمیم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم Fine-tuning و جایگاه آن در توسعه مدل‌های زبانی
  • 2. تفاوت Pre-training، Fine-tuning و Prompt Engineering
  • 3. چه زمانی Fine-tuning انتخاب مناسبی است؟
  • 4. تعریف لحن به‌عنوان ویژگی قابل یادگیری مدل
  • 5. تفاوت لحن، سبک، شخصیت و دستورالعمل نوشتاری
  • 6. قابلیت تعمیم لحن در برابر تقلید از نمونه‌ها
  • 7. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 8. مقایسه مدل‌های زبانی کوچک و بزرگ برای Fine-tuning
  • 9. محدودیت‌های حافظه و محاسبات در Fine-tuning
  • 10. آماده‌سازی محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز
  • 11. ساختار داده‌های آموزشی برای Fine-tuning
  • 12. طراحی نمونه‌های آموزشی با کیفیت بالا
  • 13. اصول نگارش Instruction و Response در داده‌ها
  • 14. طراحی داده‌های آموزشی برای انتقال لحن
  • 15. نمایش سازگار و پایدار ویژگی‌های سبکی
  • 16. تنوع‌بخشی به داده‌ها برای افزایش قابلیت تعمیم
  • 17. کنترل طول و پیچیدگی نمونه‌های آموزشی
  • 18. حذف داده‌های تکراری و کم‌کیفیت
  • 19. تشخیص و اصلاح داده‌های ناسازگار
  • 20. جلوگیری از ورود اطلاعات ناخواسته به داده‌های آموزشی
  • 21. تقسیم داده‌ها به Train، Validation و Test
  • 22. طراحی مجموعه ارزیابی مستقل از داده‌های آموزش
  • 23. انتخاب روش Fine-tuning متناسب با هدف
  • 24. Full Fine-tuning و کاربردهای آن
  • 25. Parameter-Efficient Fine-tuning و مزایای آن
  • 26. آشنایی با LoRA و سازوکار آن
  • 27. تنظیم Rank، Alpha و Dropout در LoRA
  • 28. آشنایی با QLoRA و Fine-tuning کم‌هزینه
  • 29. انتخاب Precision و روش Quantization
  • 30. تنظیم Batch Size و Gradient Accumulation
  • 31. تنظیم Learning Rate برای Fine-tuning
  • 32. انتخاب تعداد Epoch مناسب
  • 33. Warmup و کنترل روند یادگیری
  • 34. Weight Decay و تنظیم منظم‌سازی
  • 35. کنترل طول توکن و Context Length
  • 36. مدیریت Checkpointها در فرایند آموزش
  • 37. پایش Loss و تشخیص رفتار غیرعادی آموزش
  • 38. تشخیص Underfitting در مدل Fine-tuned
  • 39. تشخیص Overfitting و Memorization
  • 40. کنترل Catastrophic Forgetting
  • 41. حفظ توانایی‌های عمومی مدل هنگام انتقال لحن
  • 42. طراحی آزمایش برای مقایسه مدل پایه و مدل Fine-tuned
  • 43. ارزیابی کیفیت لحن با معیارهای کمی
  • 44. ارزیابی لحن با داوری انسانی
  • 45. طراحی Rubric برای ارزیابی سبک و لحن
  • 46. ارزیابی Consistency در خروجی‌های مدل
  • 47. ارزیابی Generalization روی موضوعات جدید
  • 48. آزمون تعمیم لحن به قالب‌های مختلف محتوا
  • 49. آزمون تعمیم لحن به طول‌های مختلف متن
  • 50. آزمون تعمیم لحن در زبان‌ها و زمینه‌های متفاوت
  • 51. تشخیص تقلید سطحی از نمونه‌های آموزشی
  • 52. تحلیل خطاهای سبکی و زبانی مدل
  • 53. بهبود داده‌ها بر اساس نتایج ارزیابی
  • 54. Iterative Fine-tuning و چرخه بهبود مدل
  • 55. مقایسه چند نسخه از داده و مدل
  • 56. Fine-tuning هم‌زمان برای چند ویژگی سبکی
  • 57. مدیریت تعارض میان لحن و دستورالعمل‌های محتوایی
  • 58. حفظ دقت factual در کنار انتقال لحن
  • 59. کنترل میزان خلاقیت و تنوع خروجی
  • 60. تنظیم Temperature و Sampling پس از Fine-tuning
  • 61. جلوگیری از خروجی‌های بیش‌ازحد قالبی و تکراری
  • 62. کنترل رفتار مدل در Promptهای خارج از توزیع
  • 63. طراحی تست‌های Robustness برای مدل Fine-tuned
  • 64. آزمون مقاومت در برابر Promptهای متناقض
  • 65. مدیریت چند لحن در یک مدل
  • 66. شرطی‌سازی مدل برای انتخاب لحن مورد نظر
  • 67. استفاده از برچسب‌ها و Style Tokens
  • 68. Fine-tuning برای لحن رسمی و سازمانی
  • 69. Fine-tuning برای لحن دوستانه و محاوره‌ای
  • 70. Fine-tuning برای لحن تخصصی و حرفه‌ای
  • 71. Fine-tuning برای لحن تبلیغاتی و بازاریابی
  • 72. Fine-tuning برای لحن آموزشی و توضیحی
  • 73. انتقال سبک نوشتاری بدون وابستگی به موضوع
  • 74. کاهش وابستگی مدل به واژگان خاص داده‌های آموزشی
  • 75. جلوگیری از حفظ عبارات و الگوهای ناخواسته
  • 76. ملاحظات حریم خصوصی در داده‌های Fine-tuning
  • 77. مدیریت داده‌های حساس و اطلاعات محرمانه
  • 78. ملاحظات حقوقی و مالکیت محتوای آموزشی
  • 79. ثبت و مستندسازی آزمایش‌های Fine-tuning
  • 80. مدیریت نسخه‌های مدل و Adapterها
  • 81. ذخیره و انتشار وزن‌های Fine-tuned
  • 82. استفاده از Model Card برای مستندسازی مدل
  • 83. استقرار مدل Fine-tuned برای استفاده عملی
  • 84. بهینه‌سازی مدل برای inference
  • 85. بررسی هزینه و سرعت inference
  • 86. ساخت API برای مدل Fine-tuned
  • 87. مانیتورینگ کیفیت خروجی پس از استقرار
  • 88. تشخیص Drift در رفتار و لحن مدل
  • 89. بازآموزی و به‌روزرسانی دوره‌ای مدل
  • 90. طراحی Pipeline کامل Fine-tuning تا Deployment
  • 91. پروژه عملی ساخت یک مدل با لحن قابل تعمیم
  • 92. تحلیل نتایج پروژه و بهینه‌سازی نهایی مدل

📚 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.