اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Figurative Language Generation

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Figurative Language Generation

تگ‌ها: AI-literature AI-writing creative-AI figurative-language fine-tuning language-generation language-model LLM LoRA metaphor-generation NLP Persian-AI RLHF style-transfer tone-generation

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 Figurative Language 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 بزرگ و قابلیت‌های تولیدی آن‌ها
  • 2. مفهوم لحن و سبک در پردازش زبان طبیعی
  • 3. انواع ادبیات و figurative language: استعاره، تشبیه، کنایه
  • 4. شناسایی متون ادبی و غیرادبی: تفاوت‌های ساختاری
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تولید لحن خاص
  • 6. ساختار داده‌های تدوین‌شده برای fine-tuning
  • 7. معماری Transformer و مکانیزم توجه
  • 8. پایه‌های نظری لحن‌شناسی محاسباتی
  • 9. تکنیک‌های پایه fine-tuning: full، partial، و parameter-efficient
  • 10. معرفی PEFT و لورا در سفارشی‌سازی مدل
  • 11. تنظیم QLoRA برای داده‌های ادبی کم‌حجم
  • 12. انتخاب hyperparameters برای training روی داده‌های لحنی
  • 13. داده‌های آموزشی: جمع‌آوری، تمیزکاری، و augmentation
  • 14. ساخت دیتاست استعاره‌شناختی با labeling دستی و خودکار
  • 15. استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده به‌عنوان base
  • 16. Transfer learning در حوزهٔ ادبیات و لحن
  • 17. مدل‌سازی سبک نویسندگان با fine-tuning
  • 18. تولید استعاره با مدل‌های سفارشی‌شده
  • 19. تولید تشبیه‌های خلاقانه و متنوع
  • 20. تولید کنایه و مجاز با مدل‌های زبانی
  • 21. شناسایی و تولید طنز و سارکازم
  • 22. مدل‌سازی لحن عاطفی: شادی، غم، خشم، ترس
  • 23. کنترل لحن در دیالوگ‌های مصنوعی
  • 24. تولید متن ادبی شاعرانه با LLM
  • 25. سفارشی‌سازی سبک نثر: رسمی، غیررسمی، فصلنامه‌ای
  • 26. مدل‌سازی لحن مطالعه‌پسند و آموزشی
  • 27. تولید محتوای بازاریابی با لحن هدفمند
  • 28. fine-tuning برای دیالوگ‌های شخصیت‌محور
  • 29. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی برای لحن
  • 30. آموزش با ترجیح انسانی: داده‌های ترجیح لحن
  • 31. ارزیابی خودکاری لحن: metrics و benchmarkها
  • 32. ارزیابی انسانی کیفیت تولید ادبی
  • 33. مقایسه خروجی‌ها: BLEU، ROUGE، BERTScore برای لحن
  • 34. تکنیک‌های مقایسه‌ای برای استعاره‌سازی
  • 35. ردیابی و کنترل تنوع تولید
  • 36. دما و top-p در تنظیم خلاقیت خروجی
  • 37. تدوین prompt برای کنترل لحن در inference
  • 38. In-context learning و style prompting
  • 39. Chain-of-thought در تولید ادبیات
  • 40. مدیریت تکرار و درون‌یابی در خروجی‌های ادبی
  • 41. فیلتر کیفیت خروجی و پست‌پروسس
  • 42. یکپارچه‌سازی مدل سفارشی در اپلیکیشن
  • 43. بهینه‌سازی استنتاج: quantization و distillation
  • 44. پشتیبانی چندزبانه در تولید لحن ادبی
  • 45. fine-tuning مدل‌ها برای ادبیات فارسی
  • 46. چالش‌های ادبیات در زبان‌های کم‌منبع
  • 47. حاشیه‌های اخلاقی تولید متن ادبی مصنوعی
  • 48. تعامل با سوگیری‌های فرهنگی در لحن
  • 49. مسئولیت‌پذیری در تولید طنز و سارکازم
  • 50. حالات سوءاستفاده: تقلید سبک نویسندگان
  • 51. حقوق مالکیت فکری و خروجی‌های تولیدشده
  • 52. مدل‌های ترکیبی: ادغام لحن و محتوا
  • 53. Adaptive style transfer با fine-tuning
  • 54. مدل‌سازی لحن بر اساس مخاطب
  • 55. تولید محتوای بلند با لحن یکپارچه
  • 56. حفظ شخصیت لحن در داستان‌سرایی مداوم
  • 57. ارزیابی خلاقیت خودکاری در خروجی‌های ادبی
  • 58. مفهوم novelty و diversity در تولید ادبی
  • 59. استفاده از مدل‌های اختصاصی vs آنلاین
  • 60. مقایسه رویکردها: prefix-tuning، prompt tuning، lora
  • 61. مدیریت داده‌های ناقص و نویزی در دیتاست لحنی
  • 62. Active learning برای بهبود دیتاست
  • 63. Curriculum learning برای یادگیری ادبیات
  • 64. تولید شعر با مدل‌های سفارشی‌شده
  • 65. شبیه‌سازی سبک نویسندگان مشهور
  • 66. تولید گفتار نمایشی با لحن شخصیت
  • 67. ادبیات در بازی‌سازی و داستان‌های تعاملی
  • 68. تولید متن تبلیغاتی با لحن متفاوت
  • 69. سفارشی‌سازی لحن چت‌بات‌ها
  • 70. مدل‌سازی لحن خبری و سرد vs احساسی
  • 71. تولید خلاصه با لحن خاص
  • 72. بازنویسی متن با تغییر لحن
  • 73. Data augmentation برای داده‌های ادبی
  • 74. Synonym replacement و paraphrasing در حوزه ادبی
  • 75. استفاده از مدل‌های بنیادی غیرانگلیسی
  • 76. Tokenization و حاشیه واژگانی برای ادبیات فارسی
  • 77. Fine-tuning مدل‌های چندزبانه برای لحن فارسی
  • 78. ارزیابی بین‌المللی تولید ادبیات ماشینی
  • 79. رویکردهای unsupervised style transfer
  • 80. Adversarial training برای بهبود لحن
  • 81. مدل‌سازی چندسطحی لحن: جمله‌ای، پاراگرافی، متنی
  • 82. تولید متن با لحن عصری و نسلی
  • 83. استفاده از attention visualization برای عیب‌یابی لحن
  • 84. Interpretability در تصمیم‌گیری‌های لحنی مدل
  • 85. تحلیل خطای خروجی‌های ادبی
  • 86. راه‌اندازی پایپ‌لین تولید لحن
  • 87. آموزش مدل با داده‌های واقعی شبکه‌های اجتماعی
  • 88. تولید محتوای ویژه برای مخاطب خاص
  • 89. یادگیری پیوسته و به‌روزرسانی لحن مدل
  • 90. مدیریت versioning مدل‌های سفارشی لحنی
  • 91. A/B testing خروجی‌های لحنی
  • 92. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تولید محتوا
  • 93. بهینه‌سازی هزینه training برای لحن
  • 94. monitoring و logging در فرآیند fine-tuning
  • 95. استفاده از LLM به‌عنوان teacher در distillation
  • 96. تولید داده‌های مصنوعی با خودمدل برای غنی‌سازی دیتاست
  • 97. مدل‌سازی اصطلاحات و اجارات در لحن
  • 98. تولید متن طنز با سازوکارهای شناختی
  • 99. ارتباط لحن و روایت در داستان‌سرایی AI
  • 100. پروژهٔ نهایی: ساخت مدل تولید لحن اختصاصی

📚 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.