اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مقاوم با افزایش داده‌های چندوجهی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مقاوم با افزایش داده‌های چندوجهی

تگ‌ها: artificial intelligence fine-tuning LoRA multi-modal NLP PEFT style tone افزایش داده پردازش زبان طبیعی داده‌های چندوجهی سبک لحن مدل زبانی هوش مصنوعی

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: خلق لحن‌های مقاوم با افزایش داده‌های چندوجهی

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. لزوم Fine-tuning برای کنترل لحن و سبک
  • 3. مروری بر روش‌های سنتی کنترل لحن و محدودیت‌ها
  • 4. آشنایی با داده‌های چندوجهی و نقش آن‌ها در Fine-tuning
  • 5. انواع داده‌های چندوجهی (متن، تصویر، صدا، ویدئو)
  • 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های چندوجهی برای Fine-tuning
  • 7. برچسب‌زنی داده‌های چندوجهی برای لحن و سبک مورد نظر
  • 8. معماری‌های مدل زبانی مناسب برای Fine-tuning چندوجهی
  • 9. انتخاب مدل پایه (Pre-trained Model) مناسب
  • 10. استراتژی‌های Fine-tuning: Full Fine-tuning vs. Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
  • 11. روش‌های PEFT: LoRA، Adapter، Prefix Tuning
  • 12. پیاده‌سازی LoRA برای Fine-tuning لحن
  • 13. پیاده‌سازی Adapter برای Fine-tuning سبک
  • 14. پیاده‌سازی Prefix Tuning برای ایجاد لحن‌های خاص
  • 15. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned: معیارهای کمی و کیفی
  • 16. معیارهای ارزیابی لحن و سبک: perplexity، BLEU، ROUGE، و ارزیابی انسانی
  • 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای داده‌های چندوجهی
  • 18. افزایش داده متنی: ترجمه معکوس، جایگزینی کلمات، حذف کلمات
  • 19. افزایش داده تصویری: چرخش، برش، تغییر رنگ
  • 20. افزایش داده صوتی: تغییر سرعت، افزودن نویز
  • 21. ترکیب داده‌های چندوجهی برای Fine-tuning
  • 22. استفاده از داده‌های تصویری به عنوان راهنما برای تولید متن با لحن خاص
  • 23. استفاده از داده‌های صوتی برای Fine-tuning لحن گفتاری
  • 24. Fine-tuning با استفاده از داده‌های ویدئویی برای لحن‌های بصری
  • 25. چالش‌های Fine-tuning با داده‌های چندوجهی: هم‌ترازی داده‌ها، نویز داده‌ها
  • 26. راه‌های مقابله با چالش‌های هم‌ترازی داده‌ها
  • 27. تکنیک‌های کاهش نویز در داده‌های چندوجهی
  • 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای لحن‌های چندگانه
  • 29. Fine-tuning برای لحن‌های احساسی (شادی، غم، خشم)
  • 30. Fine-tuning برای لحن‌های رسمی و غیررسمی
  • 31. Fine-tuning برای لحن‌های طنز و جدی
  • 32. Fine-tuning برای لحن‌های متقاعدکننده و بی‌طرف
  • 33. بهینه‌سازی Hyperparameterها برای Fine-tuning لحن
  • 34. استفاده از روش‌های جستجوی Hyperparameter (Grid Search، Random Search، Bayesian Optimization)
  • 35. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) برای Fine-tuning
  • 36. تنظیم Batch Size و تعداد Epochها
  • 37. استفاده از Regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 38. استقرار (Deployment) مدل‌های Fine-tuned
  • 39. استفاده از APIها برای دسترسی به مدل‌های Fine-tuned
  • 40. بهینه‌سازی مدل برای استقرار: Quantization، Pruning
  • 41. نظارت و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
  • 42. جمع‌آوری بازخورد کاربران برای بهبود مدل
  • 43. Fine-tuning مداوم (Continuous Fine-tuning) با داده‌های جدید
  • 44. مطالعه موردی: Fine-tuning لحن برای یک برند خاص
  • 45. مطالعه موردی: Fine-tuning لحن برای یک شخصیت خیالی
  • 46. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی: مدل‌های بزرگ‌تر، داده‌های متنوع‌تر

📚 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.