اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های صمیمی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های صمیمی

تگ‌ها: AI personalization chatbot development conversational AI emotion in AI fine-tuning human-AI interaction large language models LLM training LoRA fine-tuning Persian NLP prompt engineering RLHF text generation tone customization warm tone generation

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 صمیمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. چرا لحن صمیمی در مدل‌های زبانی اهمیت دارد
  • 2. تفاوت لحن رسمی، محاوره‌ای و صمیمی در متن
  • 3. مبانی ساختار مدل‌های زبانی بزرگ (Transformer)
  • 4. مکانیزم تولید متن و نقش توزیع احتمال در تعیین لحن
  • 5. تعریف fine-tuning و تفاوت آن با prompt engineering و RAG
  • 6. انواع fine-tuning: full, incremental و parameter-efficient
  • 7. معرفی LoRA و QLoRA برای fine-tuning کارآمد و سبک
  • 8. آماده‌سازی و طراحی دیتاست برای fine-tuning لحنی
  • 9. معایر انتخاب و جمع‌آوری داده‌های متنی با لحن صمیمی
  • 10. ویژگی‌های ظریف لحن صمیمی در زبان فارسی (عمق عاطفی، خودمختاری، صمیمیت)
  • 11. تعیین و دسته‌بندی پروفایل‌های لحنی برای آموزش
  • 12. فرآیند برچسب‌گذاری دستی نمونه‌های لحن صمیمی
  • 13. ابزارها و پلتفرم‌های اصلی برچسب‌گذاری دیتاست
  • 14. فرمت‌بندی دیتاست برای آموزش (JSONL, instruction-tuning format)
  • 15. پاک‌سازی، نرمال‌سازی و افزایش کیفیت دیتاست لحنی
  • 16. تنظیم hyperparameter های fine-tuning تأثیرگذار بر لحن (learning rate, epochs, batch size)
  • 17. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning لحن فارسی
  • 18. اجرای fine-tuning با QLoRA در Hugging Face و PyTorch
  • 19. پایش فرآیند آموزش: loss curve و تشخیص بیش‌برازش لحنی
  • 20. تکنیک‌های پیشرفته LoRA: تنظیم rank و alpha بهینه
  • 21. ادغام دیتاست لحنی با دیتاست تخصصی (مثلاً مشاوره، فروش)
  • 22. مدیریت تعادل بین صمیمیت و دقت و بی‌طرفی محتوایی
  • 23. ارزیابی کیفیت لحن خروجی‌های مدل پس از fine-tuning
  • 24. معیارهای کمّی سنجش صمیمیت (warmth score, perplexity, fluency)
  • 25. استفاده از مدل‌های sentiment و emotion analysis در بررسی لحن
  • 26. ارزیابی انسانی و A/B testing برای مقایسه لحن‌ها
  • 27. RLHF: یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی برای بهینه‌سازی لحن
  • 28. DPO به‌عنوان جایگزین مستقیم RLHF برای ترجیحات لحنی
  • 29. تغییر و تنظیم لحن (Tone Switching) در یک مدل واحد
  • 30. استفاده از Prefix Tuning و Adapter برای تغییر سریع لحن
  • 31. Fine-tuning چندلحنه و مدیریت پروفایل‌های لحنی مختلف
  • 32. شخصی‌سازی لحن بر اساس بازخورد و ترجیحات کاربر
  • 33. بهینه‌سازی هزینه fine-tuning با دیتاست کوچک و هدفمند
  • 34. جلوگیری از بیش‌برازش و حفظ توانایی‌های عمومی مدل
  • 35. تست‌های ریگرسیون برای حفظ کیفیت‌های اصلی مدل پس از fine-tuning
  • 36. مقایسه عملکرد fine-tuning و prompt engineering در تولید لحن صمیمی
  • 37. استراتژی‌های zero-shot و few-shot برای لحن بدون fine-tuning
  • 38. اعتبارسنجی امنیتی: جلوگیری از تولید لحن نامناسب یا آسیب‌رسان
  • 39. تحلیل خطاها و بهبود مداوم مدل لحنی پس از ارزیابی
  • 40. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید (Continual Learning لحنی)
  • 41. استقرار مدل fine-tuning شده در محیط تولید (deployment)
  • 42. بهینه‌سازی استنتاج (Inference Optimization) برای سرعت و کیفیت لحن
  • 43. یکپارچه‌سازی API مدل لحنی در برنامه‌های کاربردی و وب
  • 44. موارد کاربرادی: چت‌بات مشاوره با لحن صمیمی
  • 45. موارد کاربرادی: تولید محتوای فارسی با لحن شخصی
  • 46. اعتبارسنجی مدل لحنی در چندین زبان و فرهنگ
  • 47. مقیاس‌پذیری fine-tuning لحنی برای سطح بنگاه
  • 48. ملاحظات اخلاقی و شفافیت در خلق لحن‌های صمیمی مصنوعی
  • 49. آینده‌پژوهی: مدل‌های لحنی و تحول تعامل انسان-ماشین

📚 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.