اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Inductive Reasoning

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Inductive Reasoning

تگ‌ها: AI AI Ethics Deep Learning Fine-tuning Hugging Face Inductive Reasoning Language Model LLM LoRA Machine Learning Multi-Modal Natural Language Processing NLP Tone Customization Transformer

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: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Inductive Reasoning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مفهوم و انواع معماری‌های زبانی در LLMها
  • 3. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ چندحسی (Multi-Modal)
  • 4. اصول بنیادی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 5. مفهوم Fine-tuning و کاربردهای آن در LLMها
  • 6. تفاوت Fine-tuning از پیش‌آموزش (Pre-training) با Fine-tuning
  • 7. مروری بر روش‌های Fine-tuning شامل LoRA، Adapter و Prompt-tuning
  • 8. مقدمه‌ای بر Inductive Reasoning در مدل‌های زبانی
  • 9. مفهوم Multi-Modal Inductive Reasoning و کاربردهای آن
  • 10. شناسایی ویژگی‌های لحن و سبک زبانی متنی
  • 11. تحلیل ساختار زبانی مرتبط با لحن و سبک
  • 12. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی با لحن مشخص
  • 13. برچسب‌گذاری لحن و سبک زبانی برای داده‌های آموزشی
  • 14. ارزیابی کیفیت داده‌های متنی برای Fine-tuning لحن
  • 15. پیش‌پردازش متنی برای حفظ ویژگی‌های لحنی
  • 16. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 17. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب برای لحن مدل
  • 18. راه‌اندازی محیط آزمایش و ابزارهای مورد نیاز
  • 19. معرفی چارچوب‌های کتابخانه‌ای مانند Hugging Face Transformers
  • 20. پیاده‌سازی Fine-tuning با استفاده از LoRA برای کاهش هزینه
  • 21. اعمال Multi-Modal Inductive Reasoning در پردازش تصویر و متن
  • 22. ادغام ویژگی‌های بصری در Fine-tuning لحن متنی
  • 23. طراحی معماری ترکیبی برای پشتیبانی از Inductive Reasoning
  • 24. استخراج ویژگی‌های معنایی از داده‌های چندحسی
  • 25. ساختاردهی به شبکه عصبی برای یادگیری القایی لحن
  • 26. بهینه‌سازی توابع هزینه برای حفظ لحن در خروجی
  • 27. استفاده از Loss Functionهای سفارشی برای تقویت لحن
  • 28. تنظیم پارامترهای یادگیری و نرخ یادگیری مناسب
  • 29. اعمال تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) در Fine-tuning
  • 30. استفاده از Early Stopping برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 31. ارزیابی عملکرد مدل پس از Fine-tuning
  • 32. مقایسه مدل‌های Fine-tuned با مدل‌های پایه
  • 33. تست لحن مدل با داده‌های جدید و خارج از توزیع
  • 34. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف در لحن مدل
  • 35. بهینه‌سازی معمولی‌سازی متن خروجی برای حفظ لحن
  • 36. کاربردهای عملی Fine-tuning لحن در چت‌بات‌ها
  • 37. استفاده از مدل‌های لحن‌دار در پشتیبانی مشتری
  • 38. کاربردهای این فناقدر در نوشتار خلاقانه و ادبی
  • 39. پیاده‌سازی Fine-tuning برای لحن رسمی و غیررسمی
  • 40. تنظیم لحن برای زبان‌های محاوره‌ای و عامیانه
  • 41. استفاده از Multi-Modal Inductive Reasoning در تحلیل احساسات
  • 42. ادغام منطق القایی در تولید محتوا با لحن خاص
  • 43. ارزیابی اخلاقی و اجتماعی مدل‌های لحن‌دار
  • 44. بررسی تعارضات لحن و سبک در متون چندحسی
  • 45. مدیریت تنوع لحن در داده‌های آموزشی
  • 46. پیشنهاداتی برای ارتقای لحن مدل در طول زمان
  • 47. یکپارچه‌سازی بازخورد کاربران در بهبود لحن مدل
  • 48. برنامه‌ریزی برای به‌روزرسانی مدل و حفظ لحن
  • 49. پیشنهاداتی برای گسترش به سایر لحن‌ها و سبک‌ها
  • 50. نتیجه‌گیری و چشم‌اندازهای آینده در سفارشی‌سازی لحن 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.