اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان اکتشاف و بهره‌برداری

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان اکتشاف و بهره‌برداری

تگ‌ها: fine-tuning LLM LORA NLP QLORA transformers آموزش مدل بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی سبک نوشتاری فارسی کنترل 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: کنترل بر میزان اکتشاف و بهره‌برداری

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 یادگیری صفر-شات
  • 3. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 4. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning: جمع‌آوری و پاکسازی
  • 5. فرمت‌بندی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 6. مجموعه داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 7. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 8. یادگیری نرخ (Learning Rate) و تنظیم آن
  • 9. اهمیت Batch Size در Fine-tuning
  • 10. روش‌های تنظیم Hyperparameterها
  • 11. تنظیم وزن‌دهی (Weight Decay) و Regularization
  • 12. مفهوم Overfitting و Underfitting در Fine-tuning
  • 13. روش‌های جلوگیری از Overfitting: Dropout و Early Stopping
  • 14. Fine-tuning با استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 15. بارگیری و آماده‌سازی مدل در Transformers
  • 16. آموزش مدل با استفاده از Trainer API
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tune شده
  • 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity، BLEU، ROUGE
  • 19. Fine-tuning برای کنترل لحن متن
  • 20. Fine-tuning برای تغییر سبک نوشتاری
  • 21. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
  • 22. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
  • 23. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 24. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 25. Fine-tuning برای تولید کد
  • 26. استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation) در Fine-tuning
  • 27. مزایای LoRA نسبت به Fine-tuning کامل
  • 28. معماری‌های مختلف LoRA و انتخاب مناسب
  • 29. Fine-tuning با استفاده از QLoRA (Quantized LoRA)
  • 30. مدیریت حافظه در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 31. استفاده از تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
  • 32. Fine-tuning توزیع‌شده (Distributed Fine-tuning)
  • 33. استفاده از چندین GPU برای سرعت بخشیدن به فرآیند Fine-tuning
  • 34. Fine-tuning بر روی پلتفرم‌های ابری (Cloud Platforms)
  • 35. استقرار (Deployment) مدل Fine-tune شده
  • 36. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 37. بهبود مستمر مدل Fine-tune شده با استفاده از بازخورد کاربران
  • 38. تکنیک‌های Active Learning برای انتخاب داده‌های آموزشی
  • 39. کاوش و بهره‌برداری در Fine-tuning: یک دیدگاه Bayesian
  • 40. انتخاب استراتژی مناسب اکتشاف و بهره‌برداری
  • 41. تنظیم پارامترهای اکتشاف و بهره‌برداری
  • 42. تاثیر داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data) بر Fine-tuning
  • 43. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 44. Fine-tuning با استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 45. تولید داده‌های مصنوعی برای افزایش تنوع مجموعه داده
  • 46. امنیت و ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning
  • 47. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا تبعیض‌آمیز
  • 48. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند Fine-tuning
  • 49. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ

📚 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.