اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و آگاه از احساسات

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و آگاه از احساسات

تگ‌ها: AI AI-education chatbot deep-learning fine-tuning language-models Machine-Learning model-optimization NLP PEFT PersianAI sentiment-analysis style-transfer text-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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و آگاه از احساسات

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 تفاوت آن با pre‑training
  • 2. معماری‌های اصلی مدل‌های زبانی (BERT, GPT, T5, LLaMA)
  • 3. آماده‌سازی داده‌های متن برای fine‑tuning مخصوص لحن و احساس
  • 4. روش‌های پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی، توکن‌سازی و افزودن علائم لحن
  • 5. انتخاب و تعادل‌بندی داده‌های آموزشی برای حفظ تنوع لحن/احساس
  • 6. تنظیم hyperparameters پایه (learning rate, epochs, batch size) برای fine‑tuning
  • 7. انتخاب loss function مناسب: ترکیب cross‑entropy و sentiment‑aware loss
  • 8. آموزش مدل با داده‌های stylistic (style transfer) برای ایجاد لحن‌های خاص
  • 9. آموزش مدل با داده‌های احساسی (sentiment labeling) برای حس‑محوریت
  • 10. ترکیب داده‌های stylistic و احساسی برای مدل چند‑وظیفه
  • 11. اعمال regularization در fine‑tuning (dropout, weight decay, early stopping)
  • 12. بهینه‌سازی hyperparameters با روش‌های Bayesian optimization
  • 13. ارزیابی کیفیت مدل با BLEU/ROUGE، perplexity و دقت احساسات
  • 14. استفاده از Human evaluation برای ارزیابی لحن و احساس توسط انسان
  • 15. تکنیک‌های distillation برای انتقال سبک به مدل‌های کم‌حافظه
  • 16. اعمال LoRA (Low‑Rank Adaptation) برای fine‑tuning مؤثر و کم‌حفظه
  • 17. استفاده از adapters برای جداسازی استایل‌های مختلف در یک مدل
  • 18. آموزش با داده‌های چندلغوی برای حفظ لحن و احساس در زبان‌های مختلف
  • 19. مدیریت overfitting در داده‌های کوچک با تکنیک‌های data augmentation
  • 20. شبیه‌سازی لحن‌های خاص: رسمی، غیررسمی، قانع‌کننده، طناز
  • 21. تشخیص و کنترل احساسات منفی/مثبت/ترکیبی در متن
  • 22. استفاده از few‑shot prompting پس از fine‑tuning برای تقویت سبک
  • 23. روش‌های hierarchical fine‑tuning (layer‑wise) برای کنترل دقیق لحن
  • 24. بهینه‌سازی زمان و منابع با gradient checkpointing و mixed precision
  • 25. تست عملکرد مدل در محیط واقعی (in‑the‑wild) با داده‌های کاربردی
  • 26. بازنگری و continual fine‑tuning پس از انتشار مدل
  • 27. استفاده از feedback loop از کاربران برای بهبود لحن/احساس
  • 28. Deploying fine‑tuned model via API با پارامترهای لحن/احساس
  • 29. نظارت بر drift در توزیع زبان، لحن و احساسات پس از deployment
  • 30. بررسی اخلاقی: پیشگیری از تعصبات در تولید لحن و احساس
  • 31. مثال کاربردی: تولید شعر با سبک خاص (مثلاً شعر کلاسیک vs. مدرن)
  • 32. مثال کاربردی: نوشتن پیام‌های مشتری با لحن مناسب (صیقل، دوستانه)
  • 33. مثال کاربردی: تولید خبر با حس مثبت یا منفی برای تحلیل رسانه
  • 34. مقایسهٔ مدل‌های fine‑tuned با مقیاس‌های مختلف (small vs. large)
  • 35. بررسی اثر استفاده از pretrained models با حجم‌های مختلف بر کیفیت لحن
  • 36. روش‌های data selection (active learning) برای بهبود کیفیت لحن/احساس
  • 37. افزودن Embeddingهای مخصوص احساس (sentiment embeddings) به مدل
  • 38. ترکیب Embeddingهای Stilistic با Embeddingهای متنی برای کنترل خروجی
  • 39. تنظیم پارامترهای temperature و top‑p برای کنترل تنوع لحن در خروجی
  • 40. استفاده از prompting پس از fine‑tuning برای حفظ سبک در زمان اجرا
  • 41. تست adversarial robustness در مقابل تغییرات لحن/احساس
  • 42. بهینه‌سازی hyperparameterهای مرتبط با لایه‌ها (learning rate per layer)
  • 43. بررسی اثر استفاده از مدل‌های بزرگ (175B) در fine‑tuning برای لحن/احساس
  • 44. اعمال PEFT (Parameter‑Efficient Fine‑Tuning) برای مدل‌های بزرگ
  • 45. مقایسهٔ هزینه‌وکار بودن مدل‌های fine‑tuned با روش‌های مختلف
  • 46. استفاده از GPT‑based evaluator برای ارزیابی خودکار لحن و احساس
  • 47. پیاده‌سازی dashboard برای مانیتورینگ شاخص‌های لحن/احساس
  • 48. به‌روزرسانی مستمر مدل با داده‌های جدید (continual learning) برای حفظ لحن
  • 49. استفاده از Retrieval‑augmented generation برای حفظ سبک در زمان واقعی
  • 50. بررسی تأثیر تنظیمات positional encoding بر حفظ لحن در مدل
  • 51. به‌کارگیری stylistic tokens یا embeddings برای کنترل دقیق لحن
  • 52. روش‌های post‑processing (re‑ranking, filtering) برای تقویت لحن خروجی
  • 53. تست سرعت و latency مدل پس از fine‑tuning برای استفادهٔ کاربردی
  • 54. نکات امنیتی: جلوگیری از تولید محتوای مخرب با لحن خاص
  • 55. اجرای A/B testing برای مقایسهٔ دو استایل مختلف در محیط تولید

📚 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.