اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مؤثر برای زبان‌های با داده کم

کتاب طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مؤثر برای زبان‌های با داده کم

تگ‌ها: Fine-tuning Large Language Models Low-Resource NLP Natural Language Processing PEFT Tokenization ارزیابی مدل زبانی پردازش زبان طبیعی پیش‌آموزش مدل زبانی زبان‌های کم‌منابع مدل زبانی بزرگ مدل‌های چندزبانه هوش مصنوعی یادگیری انتقالی

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 طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مؤثر برای زبان‌های با داده کم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منابع (Low-Resource Languages)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تعریف مسئله مدل‌سازی زبان در شرایط داده کم
  • 2. ویژگی‌های زبان‌های کم‌منابع و چالش‌های زبانی آن‌ها
  • 3. انواع مدل‌های زبانی و کاربردهای قابل اجرا با داده محدود
  • 4. ریشه‌های شکاف منابع زبانی و پیامدهای آن بر کیفیت مدل
  • 5. چرخه کامل طراحی، آموزش، ارزیابی و استقرار مدل زبانی
  • 6. تعیین نیازمندی‌ها، کاربران و معیارهای موفقیت پروژه
  • 7. ممیزی داده‌های موجود و شناسایی شکاف منابع زبان هدف
  • 8. انواع پیکره‌های زبانی، متنی، گفتاری و داده‌های ساخت‌یافته
  • 9. حقوق داده، مجوزها، رضایت و الزامات اخلاقی جمع‌آوری
  • 10. طراحی راهبرد جمع‌آوری داده متناسب با بودجه و کاربرد
  • 11. خزیدن وب و استخراج متن‌های باکیفیت از منابع آنلاین
  • 12. OCR برای متون چاپی، اسناد تاریخی و نوشته‌های کم‌حجم
  • 13. استفاده از تشخیص خودکار گفتار برای ساخت پیکره متنی
  • 14. جمع‌آوری مشارکتی و جامعه‌محور داده‌های زبانی
  • 15. ساخت و اعتبارسنجی پیکره‌های موازی دوزبانه و چندزبانه
  • 16. استخراج و یکپارچه‌سازی واژه‌نامه‌ها و منابع واژگانی
  • 17. مستندسازی داده، فراداده و ردپذیری منابع
  • 18. پاک‌سازی نویز، محتوای تکراری و نمونه‌های ناسازگار
  • 19. یکسان‌سازی نویسه، خط، نیم‌فاصله و صورت‌های املایی
  • 20. حذف تکرارهای دقیق و نزدیک با روش‌های مقیاس‌پذیر
  • 21. تشخیص خودکار زبان و گویش در داده‌های ناهمگن
  • 22. قطعه‌بندی متن به جمله، بند و سند
  • 23. تحلیل صرفی و مدیریت صرف غنی یا نامنظم
  • 24. طراحی راهنمای برچسب‌گذاری و نشانه‌گذاری زبانی
  • 25. کنترل کیفیت برچسب‌ها و سنجش توافق برچسب‌گذاران
  • 26. متوازن‌سازی پیکره از نظر دامنه، گویش، سبک و جمعیت
  • 27. طراحی مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 28. پیشگیری از نشت داده و ارزیابی بیش‌برازش
  • 29. نسخه‌بندی پیکره و مدیریت تغییرات داده
  • 30. تحلیل اکتشافی داده و شاخص‌های آماری پیکره
  • 31. اصول توکن‌سازی و مدل‌های زیرکلمه‌ای
  • 32. الگوریتم‌های BPE، WordPiece و Unigram
  • 33. آموزش و بهینه‌سازی توکن‌ساز برای زبان هدف
  • 34. طراحی واژگان مشترک برای مدل‌های چندزبانه
  • 35. توکن‌سازی آگاهی‌مند از ساختار صرفی زبان
  • 36. مدل‌های سطح نویسه و بایت برای خط‌ها و داده‌های محدود
  • 37. اثر توکن‌سازی بر کیفیت، سرعت و مصرف محاسباتی مدل
  • 38. اهداف پیش‌آموزش MLM، CLM و Span Corruption
  • 39. مدل‌های N-gram، هموارسازی و خط مبنا
  • 40. معماری‌های Encoder-only، Decoder-only و Encoder-Decoder
  • 41. مکانیزم توجه و کدگذاری موقعیت در ترنسفورمرها
  • 42. لایه‌های تعبیه، اندازه واژگان و نمایش توکن‌ها
  • 43. انتخاب معماری بر اساس کاربرد، داده و بودجه محاسباتی
  • 44. قوانین مقیاس و برآورد داده، پارامتر و محاسبات
  • 45. آموزش مدل از پایه با داده محدود
  • 46. پیش‌آموزش ادامه‌دار روی پیکره زبان هدف
  • 47. انتقال دانش از مدل‌های زبان‌های پرمنبع
  • 48. پیش‌آموزش چندزبانه و تخصیص ظرفیت به زبان هدف
  • 49. پیش‌آموزش سازگار با زبان هدف یا Language-Adaptive Pretraining
  • 50. هم‌ترازی و پالایش داده‌های موازی دوزبانه
  • 51. ترجمه ماشینی و برگردان‌ترجمه برای افزایش داده
  • 52. تولید داده مصنوعی با کنترل کیفیت و تنوع
  • 53. روش‌های افزایش داده بدون وابستگی به ترجمه
  • 54. یادگیری فعال برای اولویت‌بندی داده‌های ارزشمند
  • 55. یادگیری تدریجی و تنظیم ترتیب نمونه‌های آموزشی
  • 56. استفاده از Adapterها برای تطبیق کارآمد مدل
  • 57. تنظیم کارآمد پارامترها با LoRA و روش‌های مرتبط
  • 58. تنظیم مبتنی بر راهنما و آموزش دنبال‌کردن دستور
  • 59. ساخت داده آموزشی دستور در شرایط کمبود منابع
  • 60. سازگارسازی دامنه برای تخصصی‌کردن مدل زبانی
  • 61. سازگارسازی مدل با گویش‌ها و گونه‌های منطقه‌ای
  • 62. مدل‌سازی کدنویسی و داده‌های چندزبانه در یک متن
  • 63. انتقال نویسه و یکسان‌سازی خط برای زبان‌های چندخطی
  • 64. ارزیابی ذاتی با معیارهایی مانند Perplexity
  • 65. ارزیابی بیرونی روی وظایف پایین‌دستی
  • 66. ساخت بنچمارک بومی برای زبان کم‌منبع
  • 67. ارزیابی انسانی، طراحی دستورالعمل و تحلیل توافق
  • 68. شناسایی آلودگی داده و اثر آن بر نتایج ارزیابی
  • 69. سنجش استواری مدل در برابر نویز و ورودی‌های نامتعارف
  • 70. ارزیابی سوگیری، انصاف و بازنمایی گروه‌های زبانی
  • 71. سنجش سمیت، امنیت و رفتارهای زیان‌بار مدل
  • 72. ارزیابی توهم و درستی واقعی در خروجی‌های زبانی
  • 73. حریم خصوصی داده، حذف اطلاعات حساس و Membership Inference
  • 74. روش‌های تفسیرپذیری و تحلیل تصمیم‌های مدل زبانی
  • 75. آزمون حذف و تحلیل خطا برای تشخیص عوامل اثرگذار
  • 76. تنظیم ابرپارامترها با بودجه محاسباتی محدود
  • 77. پایداری آموزش، نرخ یادگیری و تشخیص شکست همگرایی
  • 78. آموزش با دقت ترکیبی، توزیع حافظه و پردازش توزیع‌شده
  • 79. کوانتیزه‌کردن مدل برای کاهش حافظه و شتاب استنتاج
  • 80. هرس و تقطیر دانش برای فشرده‌سازی مدل
  • 81. بهینه‌سازی استنتاج و استقرار سرویس مدل
  • 82. تقویت تولید با بازیابی اطلاعات برای جبران کمبود دانش
  • 83. پایش مدل پس از استقرار و مدیریت افت کیفیت
  • 84. مستندسازی، آزمایش‌پذیری و بازتولید نتایج پروژه
  • 85. طراحی پروژه کامل از ممیزی داده تا استقرار مدل

📚 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.