کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Style Control via Prompt Engineering

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 Style Control via Prompt Engineering

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 تولیدی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 3. پیش‌آموزش و یادگیری نمایه‌ای مدل‌های زبانی
  • 4. مفهوم لحن و سبک در تولید متن
  • 5. تفاوت لحن، سبک و لحن‌ویزی: تعریف‌ها و مرزها
  • 6. پارامترهای قابل تنظیم در مدل‌های زبانی برای کنترل سبک
  • 7. اصول مهندسی پرامپت: راهنمای عملی
  • 8. پرامپت‌نویسی صفرنمونه برای کنترل لحن
  • 9. پرامپت‌نویش چندنمونه و تأثیر آن بر سبک خروجی
  • 10. معماری Style Control via Prompt Engineering: مفهوم و پیشنهاد
  • 11. طراحی پرامپت‌های سلسله‌مراتبی برای کنترل لحن
  • 12. توکن‌سازی و نمایه‌سازی سبک در ورودی
  • 13. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning سبک
  • 14. آماده‌سازی دیتاست سبک‌شده: جمع‌آوری و صفی‌سازی
  • 15. استانداردسازی برچسب‌گذاری لحن در دیتاست
  • 16. ابزارهای پیش‌پردازش دیتاست متنی
  • 17. معرفی PEFT و لورا برای fine-tuning کارآمد
  • 18. تنظیم دقیق پارامترهای لورا برای کنترل سبک
  • 19. QLoRA و آموزش با حافظه محدود
  • 20. تنظیم‌دهی فراپارامترها در fine-tuning سبک
  • 21. استراتژی‌های تقسیم‌بندی دیتاست برای آموزش
  • 22. Data augmentation برای تنوع سبک
  • 23. مقایسه full fine-tuning و parameter-efficient tuning
  • 24. ارزیابی لحن خروجی: معیارهای خودکار
  • 25. معیارهای انسانی و آموزش محکم
  • 26. مقیاس‌های Perplexity و تنوع در ارزیابی سبک
  • 27. ارزیابی تخصصی Style Benchmark
  • 28. RLHF و کنترل لحن مبتنی بر انسانی
  • 29. DPO و مقایسه مستقیم سبک‌ها
  • 30. تحلیل پاسخ‌های نامطلوب و دیباگ مدل
  • 31. کنترل دمای مدل و top-p برای تنظیم لحن
  • 32. تکنیک‌های post-hoc style transfer
  • 33. ادغام Style Control در پایپلاین تولید
  • 34. پرامپت‌نویسی سیستمی و شخصیت‌پردازی
  • 35. کنترل رسمی/غیررسمی با پرامپت
  • 36. تنظیم سطح رسمیت و صمیمیت
  • 37. مدل‌سازی لحن احساسی و احتیاطی
  • 38. کنترل طول جمله و ساختار برای سبک
  • 39. تخصصی‌سازی برای حوزه‌های مختلف: حقوقی، پزشکی، بازاریابی
  • 40. حفظ پیوستگی لحن در مکالمات چندنوبتی
  • 41. مدیریت تغییر لحن در جریان گفتار
  • 42. معماری چندلحنه: آموزش همزمان سبک‌ها
  • 43. تبدیل سبک با adapterهای جداگانه
  • 44. ترکیب پرامپت و fine-tuning برای کنترل ترکیبی
  • 45. کنترل لحن در مدل‌های چندزبانه
  • 46. چالش‌های کوئبی‌لینگوئل استایل کنترل
  • 47. ارزیابی فرهنگ‌محور لحن و حساسیت
  • 48. حذف تبعیض و بی‌عدالتی در لحن مدل
  • 49. ایمنی و جلوگیری از لحن آسیب‌رسان
  • 50. مدیریت تغییرات سبک در به‌روزرسانی‌ها
  • 51. مدیریت version سبک در DVC و MLflow
  • 52. پایپلاین آموزش اتوماتیک سبک
  • 53. ابزارهای نظارت بر لحن خروجی
  • 54. A/B testing سبک‌های مختلف مدل
  • 55. بهینه‌سازی هزینه آموزش fine-tuning
  • 56. استقرار مدل سبک‌شده در تولید
  • 57. API و مدیریت درخواست‌های سبک‌محور
  • 58. caching و بهینه‌سازی پاسخ سبکی
  • 59. پیاده‌سازی Style Control در LangChain
  • 60. ادغام با فریمورک‌های ردیابی
  • 61. تحلیل ردپای لحن در خروجی‌های واقعی
  • 62. بازتولید و تکرارپذیری نتایج سبک
  • 63. مستندسازی سبک برای تیم‌ها
  • 64. سناریوهای کاربردی: تولید محتوا، مشاوره، آموزش
  • 65. کانسپت استوری‌تلینگ با کنترل لحن
  • 66. تولید کپی‌اد با سبک برندسازی
  • 67. کاربرد در خلاقیت و نویسندگی
  • 68. کاربرد در پشتیبانی مشتری و لحن خدمتی
  • 69. کاربرد در تولید محتوای پزشکی با لحن مناسب
  • 70. کاربرد در آموزش و توضیح مفاهیم پیچیده
  • 71. مقایسه استایل کنترل در مدل‌های متنی و کد
  • 72. کنترل لحن در تولید کد و مستندات
  • 73. مدل‌های متن‌به-تصویر و کنترل سبک بصری
  • 74. مرزهای کنترل لحن و ناپایداری
  • 75. رویکردهای آینده: شخصی‌سازی لحن کاربر
  • 76. فیدبک خطی و یادگیری سبک پویا
  • 77. اخلاق کنترل لحن: دستکاری و اعتماد
  • 78. شفافیت و توضیح‌پذیری تغییرات لحن
  • 79. قانون‌گذاری و مسئولیت در استایل کنترل
  • 80. جمع‌بندی و مسیر یادگیری بعدی

📚 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.