اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر قیاس

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر قیاس

تگ‌ها: fine-tuning NLP pytorch style transfer text generation transformers آموزش عمیق پردازش زبان طبیعی تولید متن سبک قیاس لحن مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر قیاس

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. هدف از fine-tuning: فراتر از آموزش از صفر
  • 3. مروری بر مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌شده (pre-trained)
  • 4. انتخاب مدل زبانی مناسب برای fine-tuning
  • 5. مجموعه‌داده‌سازی برای fine-tuning سبک و قیاس
  • 6. آماده‌سازی داده‌ها: پاکسازی، توکن‌سازی و فرمت‌بندی
  • 7. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود fine-tuning
  • 8. معرفی روش‌های fine-tuning: کامل، لایه‌ای و آداپتور
  • 9. fine-tuning کامل (full fine-tuning): مزایا و معایب
  • 10. fine-tuning لایه‌ای (layer-wise fine-tuning): بهینه‌سازی کارایی
  • 11. آداپتورها (adapters): رویکردی سبک و مقیاس‌پذیر
  • 12. تنظیم ابرپارامترها (hyperparameter tuning) در fine-tuning
  • 13. یادگیری نرخ (learning rate) و زمان‌بندی آن
  • 14. بهینه‌سازها (optimizers) و انتخاب مناسب
  • 15. تکنیک‌های regularization برای جلوگیری از overfitting
  • 16. ارزیابی مدل‌های fine-tune شده: معیارها و روش‌ها
  • 17. Perplexity: سنجش کیفیت مدل زبانی
  • 18. BLEU و ROUGE: ارزیابی تولید متن
  • 19. ارزیابی انسانی (human evaluation): درک ظرافت‌های سبک
  • 20. fine-tuning برای لحن خاص (مثبت، منفی، رسمی، غیررسمی)
  • 21. fine-tuning برای سبک نویسندگی (شعر، داستان، مقاله)
  • 22. fine-tuning مبتنی بر قیاس: تولید متن با ساختارهای مشابه
  • 23. استفاده از مثال‌های قیاسی در مجموعه داده
  • 24. کنترل قیاس در خروجی مدل
  • 25. fine-tuning برای تقلید از سبک نویسندگان خاص
  • 26. استخراج ویژگی‌های سبک از متن (تحلیل واژگان، ساختار جملات)
  • 27. استفاده از embeddingهای کلمه و جمله برای fine-tuning سبک
  • 28. fine-tuning با استفاده از loss functionهای سفارشی
  • 29. یادگیری metric برای اندازه‌گیری شباهت سبک
  • 30. استفاده از reinforcement learning برای fine-tuning سبک
  • 31. fine-tuning مدل‌های چندزبانه برای سبک‌های زبانی مختلف
  • 32. چالش‌های fine-tuning: داده‌های محدود، catastrophic forgetting
  • 33. روش‌های مقابله با catastrophic forgetting
  • 34. Fine-tuning با منابع محاسباتی محدود (مانند Google Colab)
  • 35. ابزارهای متن‌باز برای fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 36. معرفی کتابخانه‌های Transformers و PyTorch Lightning
  • 37. استقرار (deploy) مدل‌های fine-tune شده
  • 38. نظارت و ارزیابی مداوم مدل‌های fine-tune شده در محیط عملیاتی
  • 39. بهبود مستمر مدل‌های fine-tune شده با داده‌های جدید
  • 40. مطالعه موردی: fine-tuning برای تولید محتوای بازاریابی
  • 41. مطالعه موردی: fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه (شعر، داستان)
  • 42. مطالعه موردی: fine-tuning برای تولید محتوای فنی
  • 43. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی: ترندها و چشم‌اندازها

📚 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.