کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Falcon

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: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Falcon

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با معماری Falcon و ویژگی‌های آن
  • 2. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ در حوزهٔ هوش مصنوعی
  • 3. مفهوم fine-tuning و کاربردهای آن در سفارشی‌سازی مدل
  • 4. تفاوت fine-tuning از پیش‌آموزش (pre-training)
  • 5. مرور معماری Falcon 7B و 40B
  • 6. ساختار توکن‌سازی و لایه‌های انتباطی در Falcon
  • 7. آشنایی با کتابخانه‌های Transformers و HuggingFace
  • 8. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی برای fine-tuning
  • 9. درک مفهوم لحن (Tone) در متن و خروجی مدل
  • 10. شناسایی ویژگی‌های لحن مثبت، منفی و خنثی
  • 11. استخاب داده‌های آموزشی مرتبط با لحن مورد نظر
  • 12. ساخت دیتاست‌های برچسب‌دار برای سفارشی‌سازی لحن
  • 13. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 14. استفاده از داده‌های ارزیابی برای ارزیابی لحن
  • 15. تنظیمات اولیهٔ پارامترهای آموزش مدل Falcon
  • 16. استفاده از روش‌های LoRA و QLoRA برای بهینه‌سازی حافظه
  • 17. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب برای fine-tuning لحن
  • 18. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) و اندازهٔ بچ
  • 19. استفاده از تکنیک‌های Early Stopping و Checkpointing
  • 20. ارزیابی کیفیت مدل پس از fine-tuning
  • 21. اندازه‌گیری دقت لحن با معیارهای BLEU و ROUGE
  • 22. ارزیابی انسجام لحن در خروجی‌های مدل
  • 23. شناسایی انحرافات لحن و روش‌های اصلاح آن
  • 24. استفاده از RLHF برای تقویت لحن مدل
  • 25. بهینه‌سازی مدل برای سبک خاص (مثلاً رسمی یا غیررسمی)
  • 26. تنظیم مدل برای لحن مناسب فرهنگی و زبانی
  • 27. کاربرد fine-tuning در حوزه‌های گفتگویی و چت‌بات
  • 28. ایجاد شخصیت مدل با توجه به لحن مورد نظر
  • 29. استفاده از Prompt Engineering برای تقویت لحن
  • 30. ارزیابی سازگاری لحن مدل با مخاطب هدف
  • 31. بهینه‌سازی مدل برای متون کوتاه و بلند
  • 32. استفاده از Data Augmentation برای تنوع لحن
  • 33. کاربرد Fine-tuning در حوزهٔ خلاقیت متنی
  • 34. سفارشی‌سازی لحن برای محتواهای تجاری و تبلیغاتی
  • 35. بهینه‌سازی مدل برای لحن علمی و آموزشی
  • 36. استفاده از Multi-task Learning برای چند لحن همزمان
  • 37. انتخاب معماری Falcon برای کاربردهای لحن‌دار
  • 38. بهینه‌سازی مدل برای زبان فارسی و دیگر زبان‌ها
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل در برابر دیتاست‌های استاندارد لحن
  • 40. بهینه‌سازی مداوم مدل بعد از استقرار
  • 41. استفاده از A/B Testing برای مقایسه لحن مدل‌ها
  • 42. حفظ انعطاف‌پذیری مدل در برابر بیش‌آموزش (Overfitting)
  • 43. بررسی تعارضات بین لحن و دقت محتوا
  • 44. بهینه‌سازی مدل برای لحن احساسی و شخصی
  • 45. استفاده از Ensemble روش‌ها برای بهبود لحن
  • 46. ارزیابی قابلیت انتقال لحن به زبان‌های دیگر
  • 47. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب جامعهٔ هدف
  • 48. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های پیشنهادگر متن
  • 49. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب رسانه‌ای و خبری
  • 50. استفاده از Feedback Loop برای بهبود مستمر لحن
  • 51. ارزیابی هزینه و سرعت استنتاج مدل fine-tuned
  • 52. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب علمی و پژوهشی
  • 53. استفاده از Adapters برای سفارشی‌سازی لحن بدون تغییر وزن‌ها
  • 54. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب ادبی و شاعرانه
  • 55. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای خلاقانه
  • 56. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب فروشگاهی و تجاری
  • 57. بررسی اخلاق و حساسیت لحن در خروجی مدل
  • 58. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب پزشکی و سلامتی
  • 59. استفاده از Transfer Learning برای لحن‌های مشابه
  • 60. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب قانونی و حقوقی
  • 61. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای آموزشی
  • 62. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب فناوری و نوآوری
  • 63. ارزیابی تعامل لحن با سایر ویژگی‌های مدل
  • 64. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب ورزشی و سرگرمی
  • 65. استفاده از Continual Learning برای بروزرسانی لحن
  • 66. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب مذهی و فرهنگی
  • 67. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای هوشمند
  • 68. بهینه‌سازی مدل برای لحن مناسب شخصی و عمومی

📚 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.