اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و بصری-تولیدی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و بصری-تولیدی

تگ‌ها: DPO Fine-tuning LoRA Multimodal AI QLoRA SFT Stable Diffusion پردازش زبان فارسی تولید تصویر سبک‌نویسی مدل انتشار مدل چندوجهی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

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 بصری-تولیدی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تعیین مرزهای دوره: سبک زبانی، شخصی‌سازی و تولید بصری
  • 2. مفاهیم پایهٔ Fine-tuning در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. شکافتن سبک به مؤلفه‌های زبانی، ساختاری، بلاغی و بصری
  • 4. مقایسهٔ Prompt Engineering، RAG و Fine-tuning برای کنترل سبک
  • 5. بررسی معماری مدل‌های زبانی، چندوجهی و مولد تصویر
  • 6. انتخاب مدل پایه بر اساس سبک، زبان، اندازه و محدودیت‌های اجرا
  • 7. مقایسهٔ آموزش کامل، PEFT، LoRA و QLoRA
  • 8. پیاده‌سازی LoRA و QLoRA برای مدل‌های زبانی
  • 9. کاربرد Prompt Tuning و Prefix Tuning در کنترل سبک
  • 10. برآورد حافظه، زمان آموزش و هزینهٔ زیرساخت
  • 11. راه‌اندازی محیط آموزش و مدیریت وابستگی‌ها
  • 12. ثبت نسخهٔ مدل، داده، کد و پیکربندی برای تکرارپذیری
  • 13. شناسایی منابع داده برای استخراج سبک‌های زبانی و بصری
  • 14. مدیریت مجوز، حریم خصوصی و داده‌های حساس
  • 15. طراحی نقشهٔ داده و پوشش مؤلفه‌های سبک
  • 16. پاک‌سازی، نرمال‌سازی و آماده‌سازی دادهٔ متنی فارسی
  • 17. حذف تکرار، نشت داده و آلودگی سبک در مجموعهٔ آموزش
  • 18. طراحی جفت‌داده‌های Instruction و Response با سبک هدف
  • 19. قالب‌بندی داده‌های گفتگو و رعایت Chat Template
  • 20. ساخت نمونه‌های مثبت، منفی و مرزی برای تفکیک سبک‌ها
  • 21. جمع‌آوری و پالایش داده‌های جفت‌شدهٔ تصویر و متن
  • 22. تولید، اصلاح و کنترل کیفیت Caption برای تصاویر
  • 23. طراحی نظام برچسب‌گذاری برای سبک‌های بصری
  • 24. ساخت داده‌های ترجیحی و رتبه‌بندی خروجی‌های سبک‌محور
  • 25. توازن، نمونه‌برداری و وزن‌دهی سبک‌ها در دادهٔ آموزش
  • 26. توکن‌سازی، مدیریت متن فارسی و جهت راست‌به‌چپ
  • 27. طراحی توکن‌های ویژه برای شرطی‌سازی سبک
  • 28. بسته‌بندی دنباله‌ها و بهینه‌سازی ورودی‌های آموزشی
  • 29. آموزش نظارت‌شده و تابع زیان در Fine-tuning
  • 30. تنظیم نرخ یادگیری، Batch Size و تعداد Epoch
  • 31. انتخاب بهینه‌ساز، زمان‌بندی نرخ یادگیری و Warmup
  • 32. آموزش混合‌دقت، Gradient Accumulation و Checkpointing
  • 33. regularization برای کاهش بیش‌برازش و حفظ توانایی عمومی مدل
  • 34. پایش و مدیریت Catastrophic Forgetting
  • 35. آموزش چندسبکه و جلوگیری از تداخل مؤلفه‌های سبک
  • 36. طراحی Curriculum Learning برای سبک‌های ساده تا پیچیده
  • 37. بهینه‌سازی ترجیح با DPO، IPO و KTO
  • 38. ساخت و آموزش Reward Model برای قضاوت سبک
  • 39. کاربرد RLHF و RLAIF در تثبیت سبک مطلوب
  • 40. تعریف محدودیت‌های ایمنی و مرزهای سبک‌های نامطلوب
  • 41. طراحی چارچوب ارزیابی سبک از آموزش تا استقرار
  • 42. معیارهای خودکار برای ارزیابی انسجام، شباهت و تنوع زبانی
  • 43. طراحی فرم و روبрик ارزیابی انسانی سبک
  • 44. آموزش Style Classifier برای سنجش کمی وفاداری به سبک
  • 45. ساخت مجموعهٔ آزمون و Benchmark برای آزمون رگرسیون مدل
  • 46. آزمون‌های مقاومت، لبه‌ای و فریب سبک
  • 47. مبانی تولید تصویر با مدل‌های انتشار
  • 48. نقش CLIP و فضاهای تعبیه در تراز متن و تصویر
  • 49. فرایند انتشار، نویززدایی و Schedulerها در تولید تصویر
  • 50. آشنایی با تولید تصویر خودبازگشتی و مبتنی بر Transformer
  • 51. معماری مدل‌های زبان و بینایی و اجزای Vision Tower
  • 52. آموزش Instruction Tuning برای مدل‌های چندوجهی
  • 53. تراز متقابل متن و تصویر در Fine-tuning چندوجهی
  • 54. Fine-tuning مدل‌های تولید تصویر با DreamBooth
  • 55. ساخت و آموزش Embedding در Textual Inversion
  • 56. آموزش LoRA برای مدل‌های Stable Diffusion
  • 57. ارزیابی کیفیت، زیبایی‌شناختی و پاک‌بودن دادهٔ تصویری
  • 58. طراحی Prompt و Negative Prompt برای کنترل سبک بصری
  • 59. حفظ هویت بصری و سبک در داده‌های محدود
  • 60. کنترل وضعیت، ژست و ساختار با ControlNet
  • 61. هدایت هویت و سبک تصویر با IP-Adapter
  • 62. کنترل ترکیب‌بندی، عمق و نقشهٔ ساختار در خروجی بصری
  • 63. قالب‌بندی خروجی‌های متنی، تصویری و چندوجهی
  • 64. طراحی خط تولید LLM-to-Image از درخواست تا رندر نهایی
  • 65. تبدیل راهنمای سبک انسانی به مشخصات ماشین‌خوان
  • 66. استفاده از Tool Calling و Function Calling در خط تولید بصری
  • 67. شخصی‌سازی سبک بر اساس پروفایل و تعامل‌های کاربر
  • 68. انتخاب میان Few-shot Learning و Fine-tuning برای سبک‌های جدید
  • 69. ساخت خط لولهٔ داده، آموزش، ارزیابی و انتشار مدل
  • 70. ردیابی آزمایش‌ها و مقایسهٔ تنظیم‌های سبک
  • 71. انتخاب Checkpoint با معیارهای زبانی و بصری
  • 72. تنظیم Decoding و Sampling برای پایداری سبک زبانی
  • 73. کوانتیزه‌سازی، Batching و بهینه‌سازی استنتاج
  • 74. تنظیم Sampler، Steps و Guidance در تولید تصویر
  • 75. استقرار مدل Fine-tuned از طریق API
  • 76. پایش کیفیت، انحراف سبک و نسخه‌بندی مدل در تولید
  • 77. بهینه‌سازی هزینه، تأخیر و مقیاس‌پذیری خط تولید
  • 78. مدیریت کپی‌رایت، مجوز داده و مالکیت خروجی‌های بصری
  • 79. ثبت منشأ، Watermarking و تشخیص محتوای مولد
  • 80. پیاده‌سازی دستیار سبک‌محور فارسی از داده تا ارزیابی
  • 81. پیاده‌سازی Fine-tuning بصری برای هویت برند از داده تا رندر
  • 82. پروژهٔ پایانی: ساخت سامانهٔ یکپارچهٔ تولید متن و تصویر با سبک منحصربه‌فرد

📚 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.