اکسپرس 24
کتاب ارتقای قدرت استدلال در مدل‌های زبانی: فنون Fine-tuning پیشرفته

کتاب ارتقای قدرت استدلال در مدل‌های زبانی: فنون Fine-tuning پیشرفته

تگ‌ها: Fine-tuning LLM NLP استدلال هوش مصنوعی بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی پیشرفته یادگیری ماشین

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 ارتقای قدرت استدلال در مدل‌های زبانی: فنون Fine-tuning پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و بهینه‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترانسفورمر: بنیان مدل‌های زبانی
  • 3. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن
  • 4. مجموعه داده‌های آموزشی: انواع و انتخاب مناسب
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
  • 6. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 7. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
  • 8. مفهوم Perplexity و کاربردهای آن
  • 9. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای Fine-tuning
  • 10. استفاده از Hugging Face Transformers
  • 11. تنظیم پارامترهای آموزشی: نرخ یادگیری، Batch Size و Epochs
  • 12. روش‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 13. بهینه‌سازهای رایج: Adam, SGD, RMSprop
  • 14. تنظیم وزن‌ها (Weight Decay) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 15. روش‌های Regularization: Dropout, L1/L2 Regularization
  • 16. Fine-tuning با استفاده از Low-Rank Adaptation (LoRA)
  • 17. LoRA: کاهش هزینه‌های محاسباتی و حافظه
  • 18. Quantization: کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
  • 19. Pruning: حذف اتصالات غیرضروری در مدل
  • 20. Knowledge Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
  • 21. Fine-tuning برای وظایف خاص: طبقه‌بندی متن
  • 22. Fine-tuning برای وظایف خاص: تولید متن
  • 23. Fine-tuning برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
  • 24. Fine-tuning برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
  • 25. Fine-tuning برای وظایف خاص: پاسخ به سوال
  • 26. استفاده از Prompt Engineering برای بهبود عملکرد
  • 27. Prompt Engineering: طراحی ورودی‌های مؤثر
  • 28. Few-Shot Learning: یادگیری با نمونه‌های محدود
  • 29. Zero-Shot Learning: یادگیری بدون نمونه
  • 30. Chain-of-Thought Prompting: تشویق به استدلال گام به گام
  • 31. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
  • 32. RLHF: جمع‌آوری بازخورد انسانی برای بهبود مدل
  • 33. استفاده از Reward Modeling در RLHF
  • 34. ارزیابی و مقایسه نتایج Fine-tuning
  • 35. تحلیل خطا و شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 36. Fine-tuning بر روی منابع محاسباتی محدود
  • 37. Fine-tuning با استفاده از Cloud Computing
  • 38. بهینه‌سازی Fine-tuning برای سرعت و کارایی
  • 39. استفاده از Distributed Training
  • 40. مفاهیم پایه‌ای تئوری اطلاعات و ارتباط آن با LLM
  • 41. مقدمه‌ای بر Embedding ها و Word Embedding
  • 42. روش‌های تولید Embedding های متنی
  • 43. استفاده از Embedding ها برای جستجوی معنایی
  • 44. بررسی معماری BERT و انواع آن
  • 45. بررسی معماری GPT و انواع آن
  • 46. مقایسه BERT و GPT: نقاط قوت و ضعف
  • 47. آشنایی با مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 48. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 49. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی فارسی
  • 50. منابع داده فارسی برای Fine-tuning
  • 51. تکنیک‌های خاص برای بهبود عملکرد مدل‌های فارسی
  • 52. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 53. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 54. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 55. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در Fine-tuning
  • 56. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و Fine-tuning
  • 57. کاربردهای نوظهور مدل‌های زبانی در صنایع مختلف

📚 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.