اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان دقت ریاضی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان دقت ریاضی

تگ‌ها: AI-education chain-of-thought DPO fine-tuning language-models LLM LoRA math-dataset mathematical-accuracy mathematical-reasoning mathematics model-training NLP RLHF STEM-AI

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: کنترل بر میزان دقت ریاضی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر دقت ریاضی در مدل‌های زبانی
  • 2. مروری بر معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 3. نمای کلی فرآیند fine-tuning
  • 4. تفاوت pre-training و fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 5. انواع داده‌های ریاضی: مسائل، اثبات، فرمول، کد
  • 6. جمع‌آوری و کوریت‌سازی دیتاست‌های ریاضی
  • 7. پاک‌سازی داده‌های ریاضی و حذف نویز
  • 8. توکن‌سازی عبارت‌های ریاضی و نمادها
  • 9. پیش‌پردازش داده‌های ریاضی برای مدل‌های زبانی
  • 10. ساختار مسائل ریاضی: زنجیره‌ای، چندمرحله‌ای، اثباتی
  • 11. تحلیل نقاط ضعف مدل‌ها در ریاضی
  • 12. ارزیابی دقت ریاضی: معیارها و بنچمارک‌ها
  • 13. GSM8K و MATH و AR-MATH: بررسی بنچمارک‌ها
  • 14. Chain-of-Thought: استدلال گام‌به‌گام
  • 15. Self-Consistency و voting در پاسخ‌دهی ریاضی
  • 16. Tree-of-Thought برای مسائل ریاضی
  • 17. Fine-tuning با روش SFT برای ریاضی
  • 18. تنظیم پارامترهای سوپر در SFT ریاضی
  • 19. داده‌های ترکیبی: ریاضی + کد
  • 20. استفاده از داده‌های صفرشات برای تقویت ریاضی
  • 21. یادگیری تقویتی: PPO برای دقت ریاضی
  • 22. تنظیم اماده‌سازی انسانی (RLHF) برای ریاضی
  • 23. DPO و KTO برای ترجیح پاسخ‌های درست ریاضی
  • 24. ORPO و روش‌های جدید بدون رفتاریابی
  • 25. آموزش بازخورد ریاضی: پاداش درستی پاسخ
  • 26. طراحی تابع پاداش برای مسائل ریاضی
  • 27. اعتبارسنجی پاسخ‌ها با محاسبهٔ خودمدل
  • 28. Self-verification و اعتمادسازی خود در ریاضی
  • 29. پیشرفته‌های Chain-of-Thought: CoT-SC و Auto-CoT
  • 30. استفاده از ابزارهای خارجی (Tool-use) در حل مسائل
  • 31. Python interpreter و محاسبهٔ کدی برای ریاضی
  • 32. Fine-tuning با داده‌های صورت‌الحساب مرحله‌به‌مرحله
  • 33. تکنیک‌های منظم‌سازی: Weight Decay و Dropout
  • 34. یادگیری با نرخ بالا و پایین در fine-tuning ریاضی
  • 35. LoRA و QLoRA برای fine-tuning ریاضی
  • 36. تنظیم تعداد پارامترهای قابل آموزش
  • 37. انتخاب لایه‌ها برای fine-tuning ریاضی
  • 38. DeepSpeed و FSDP در آموزش مدل‌های ریاضی
  • 39. مدیریت حافظه برای دیتاست‌های ریاضی بزرگ
  • 40. آموزش توزیع‌شده چندGPU برای ریاضی
  • 41. Mixed Precision Training در fine-tuning ریاضی
  • 42. Gradient Accumulation و Batch Size مناسب
  • 43. Scheduler و Warmup برای آموزش ریاضی
  • 44. Early Stopping و Overfitting در دیتای ریاضی
  • 45. داده‌های مصنوعی: تولید مسائل ریاضی با GPT
  • 46. پارامتریزاسیون مؤثر: AdaLoRA و VeRA
  • 47. مدل‌های چندزبانه و دقت ریاضی فارسی
  • 48. استنتاج درجه‌دو و مثلثات در مدل‌های زبانی
  • 49. جبر خطی و ماتریس در مدل‌های زبانی
  • 50. احتمال و آمار در پاسخ‌دهی مدل
  • 51. حساب دیفرانسیل و انتگرال در مدل‌های زبانی
  • 52. مدل‌سازی مسائل بهینه‌سازی ریاضی
  • 53. منطق ریاضی و اثبات قضیه در مدل‌ها
  • 54. نظریهٔ اعداد و مسائل ترکیبی
  • 55. هندسه و استدلال فضایی در مدل‌ها
  • 56. مسائل کلمه‌ای و استخراج اطلاعات ریاضی
  • 57. تبدیل مسائل کلامی به فرمول ریاضی
  • 58. مدل‌سازی زمانی مسائل ریاضی
  • 59. تعامل با LaTeX و نمایش ریاضی
  • 60. تولید فرمول‌های ریاضی قابل‌اعتماد
  • 61. کاهش Overfitting در fine-tuning ریاضی
  • 62. Data Augmentation برای داده‌های ریاضی
  • 63. Curriculum Learning برای آموزش ریاضی
  • 64. Progressive Fine-tuning از ساده به پیچیده
  • 65. مدل‌های بنیادی مناسب برای fine-tuning ریاضی
  • 66. Llama، Mistral، Qwen و Phi برای ریاضی
  • 67. مقایسه مدل‌های متن‌باز و متن‌بسته برای ریاضی
  • 68. Fine-tuning مدل‌های کد برای ریاضی
  • 69. مدل‌های ویژهٔ ریاضی: Minerva، Llemma، MathGLM
  • 70. انتقال یادگیری از کد به ریاضی
  • 71. پردازش زبان طبیعی برای بیان ریاضی
  • 72. مدل‌سازی نیمه‌رسمانی و نموداری
  • 73. استدلال چندمرحله‌ای پیچیده
  • 74. مدیریت خطای محاسباتی در خروجی مدل
  • 75. تضمین دقت عددی در پاسخ‌ها
  • 76. مدل‌سازی واحدها و مقیاس‌ها
  • 77. بررسی حاشیهٔ خطا در پاسخ‌های ریاضی
  • 78. تولید مراحل حل به‌صورت قابل‌بازسازی
  • 79. ارزیابی بین‌المللی: MMLU، GSM8K، MATH، AIME
  • 80. HumanEval و بنچمارک‌های کد-ریاضی
  • 81. ایجاد رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدل ریاضی
  • 82. یکپارچه‌سازی با SymPy و محاسبات نمادین
  • 83. یکپارچه‌سازی با NumPy و SciPy
  • 84. مدل‌های آژانسی برای حل مسائل ریاضی
  • 85. ردیابی مراحل حل در زمان واقعی
  • 86. تولید خودکار توضیحات ریاضی
  • 87. ساده‌سازی پاسخ‌های ریاضی برای مخاطبان مختلف
  • 88. fine-tuning برای سطوح مختلف: دبیرستان، دانشگاه، تحقیق
  • 89. مدیرییت داده‌های حساس و حریم خصوصی
  • 90. اخلاق و سوگیری در پاسخ‌های ریاضی
  • 91. تست A/B برای مدل‌های ریاضی
  • 92. پشتیبان‌گیری و نسخه‌بندی مدل‌های fine-tuned
  • 93. استقرار مدل ریاضی: API و ONNX
  • 94. بهینه‌سازی استنتاج: کوانتیزاسیون و استخراج
  • 95. محدودیت‌های فعلی مدل‌ها در ریاضی
  • 96. جهات آینده: مدل‌های رسمی‌شناسی
  • 97. ترکیب مدل‌های زبانی با موتورهای محاسباتی
  • 98. پروژهٔ عملی: fine-tuning مدل روی دیتاست ریاضی
  • 99. عیب‌یابی رایج در fine-tuning ریاضی
  • 100. ارزیابی نهایی و بهبود مداوم

📚 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.