اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و قابل تنظیم در رسمیت

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و قابل تنظیم در رسمیت

تگ‌ها: AI safety continuous learning data augmentation evaluation metrics fine-tuning LLMs formality tuning LoRA model optimization PEFT Persian NLP prompt engineering style adaptation

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 قابل تنظیم در رسمیت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. Foundations of Fine‑Tuning Language Models
  • 2. Overview of Large Language Model Architectures
  • 3. Parameter‑Efficient Fine‑Tuning (PEFT) Introduction
  • 4. Selecting PEFT Methods: LoRA, AdaLora, Adapter Prompts
  • 5. Setting Up Development Environment for Fine‑Tuning
  • 6. GPU/TPU Resource Planning and Cost Estimation
  • 7. Data Collection for Style‑Specific Corpora
  • 8. Defining Formality Levels and Style Guidelines
  • 9. Annotating Data for Consistent Formality
  • 10. Text Preprocessing and Cleaning for Style Consistency
  • 11. Tokenization Strategies for Formal Text
  • 12. Building a Balanced Dataset Across Formality Tiers
  • 13. Dataset Splitting: Train, Validation, Test Sets
  • 14. Data Augmentation Techniques for Formal Style
  • 15. Synthetic Data Generation Using Pre‑trained Models
  • 16. Managing Dataset Versioning with DVC
  • 17. Implementing Efficient Data Loading Pipelines
  • 18. Understanding Model Architecture Fine‑Tuning Targets
  • 19. Loading Pre‑trained LLMs for Fine‑Tuning
  • 20. Freezing Base Model Weights vs. Full Fine‑Tuning
  • 21. Learning Rate Scheduling for Style Adaptation
  • 22. Optimizer Selection (AdamW, Lion, etc.)
  • 23. Batch Size and Gradient Accumulation Strategies
  • 24. Mixed Precision Training for Faster Fine‑Tuning
  • 25. Gradient Clipping and Loss Scaling
  • 26. Monitoring Training Progress with TensorBoard
  • 27. Saving Checkpoints and Resuming Training
  • 28. Early Stopping to Prevent Over‑fitting
  • 29. Evaluating Perplexity as a Baseline Metric
  • 30. Incorporating Style‑Specific Evaluation Metrics
  • 31. Building a Formality Scoring Classifier
  • 32. Using BLEU and ROUGE for Style Consistency
  • 33. Human Evaluation Protocols for Formality
  • 34. Statistical Significance Testing for Style Gains
  • 35. Prompt Engineering for Formal Output Generation
  • 36. Designing Style Prompts for Adjustable Tone
  • 37. Zero‑Shot Style Induction without Fine‑Tuning
  • 38. Few‑Shot Learning with In‑Context Examples
  • 39. Parameter‑Efficient Prompt Tuning (Prefix, P‑Tuning)
  • 40. Adapter‑Based Fine‑Tuning for Multiple Styles
  • 41. Merging Multiple Fine‑Tuned Models for Hybrid Styles
  • 42. Continual Learning for Evolving Formality Standards
  • 43. Catastrophic Forgetting Mitigation Techniques
  • 44. Replay Buffer and Elastic Weight Consolidation
  • 45. Domain Adaptation Within Formal Contexts
  • 46. Cross‑Genre Style Transfer (Academic ↔ Business)
  • 47. Handling Code‑Switching in Formal Multilingual Data
  • 48. Language‑Specific Tokenizers for Persian and English
  • 49. Subword Tokenization Impacts on Style Modeling
  • 50. Vocabulary Expansion for Formal Terminology
  • 51. Regularizing Style Drift with Contrastive Learning
  • 52. Using Data Summaries for Style Control
  • 53. Implementing Temperature and Top‑p Sampling for Formality
  • 54. Nucleus Sampling for Controlled Formality
  • 55. Beam Search Strategies to Preserve Formal Tone
  • 56. Post‑Processing Filters for Informal Leakage
  • 57. Length Constraints and Sentence Segmentation
  • 58. Sentence Simplification for Readability Scoring
  • 59. Integrating Readability Metrics (Flesch‑Kincaid)
  • 60. Automatic Style Classification with BERT‑Based Models
  • 61. Fine‑Tuning Style Classifiers for Domain‑Specific Data
  • 62. Using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
  • 63. Direct Preference Optimization (DPO) for Formality
  • 64. Aligning Model Outputs with Style Preference Data
  • 65. Safety Checks and Bias Audits for Formal Content
  • 66. Model Card Creation for Style‑Specific Models
  • 67. Documentation and Reproducibility with Version Control
  • 68. Automated Testing for Fine‑Tuning Pipelines
  • 69. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) for Model Training
  • 70. Cloud GPU Budgeting and Spot Instance Strategies
  • 71. Model Quantization for Production Deployment
  • 72. Edge Deployment on Mobile and IoT Devices
  • 73. Model Compression via Pruning and Distillation
  • 74. Knowledge Distillation to Smaller Formal Models
  • 75. Evaluating Distilled Models for Style Retention
  • 76. Real‑Time Inference Latency Optimization
  • 77. Batch Inference for Large‑Scale Content Generation
  • 78. Monitoring Model Performance in Production
  • 79. Logging and Alerting for Style Drift Detection
  • 80. User Feedback Loops for Iterative Style Refinement
  • 81. Active Learning for Improving Formal Datasets
  • 82. Semi‑Supervised Learning with Unlabeled Formal Text
  • 83. Meta‑Learning Approaches for Rapid Style Adaptation
  • 84. Hyperparameter Optimization with Optuna
  • 85. Automated Machine Learning (AutoML) for Style Tuning
  • 86. Cross‑Lingual Formality Transfer (English ↔ Persian)
  • 87. Multilingual Adapter Sharing for Multiple Languages
  • 88. Handling Code‑Mixed Formal Text in Multilingual Models
  • 89. Legal and Licensing Considerations for Style Data
  • 90. Copyright Compliance in Dataset Curation
  • 91. Ethical Guidelines for Style‑Specific AI Systems
  • 92. Transparency and Explainability of Style Adjustments
  • 93. Model Interpretability Techniques for Style Control
  • 94. User‑Centric Design of Style Customization Interfaces
  • 95. Building a Dashboard for Style Parameter Adjustment
  • 96. A/B Testing of Fine‑Tuned Models in Production
  • 97. Cost‑Benefit Analysis of Different Fine‑Tuning Strategies
  • 98. Scaling Training to Larger Datasets and Models
  • 99. Distributed Training Strategies for Speedup
  • 100. Future Trends in Adjustable Formality and Style AI

📚 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.