MAPress
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان مصرف منابع

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان مصرف منابع

تگ‌ها: fine-tuning مدل زبان بهینه‌سازی مدل زبان پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق مدل کنترل مصرف منابع مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 مصرف منابع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
  • 3. آشنایی با فرایند fine-tuning
  • 4. اهداف fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 5. مفاهیم پایه fine-tuning
  • 6. تنظیم پارامترهای مدل برای fine-tuning
  • 7. انتخاب مجموعه داده مناسب برای fine-tuning
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
  • 9. تکنیک‌های augmentation داده‌ها
  • 10. اندازه‌گیری کیفیت fine-tuning
  • 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 12. متریک‌های اختصاصی برای fine-tuning
  • 13. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 14. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
  • 15. تنظیم تعداد Epoch ها
  • 16. استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 17. بهینه‌سازهای رایج در fine-tuning
  • 18. تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز
  • 19. مدیریت Overfitting در fine-tuning
  • 20. تکنیک‌های Regularization
  • 21. Early Stopping برای جلوگیری از Overfitting
  • 22. استفاده از Dropout
  • 23. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 24. تولید متن خلاقانه
  • 25. تولید متن خبری
  • 26. تولید متن علمی
  • 27. تولید متن ادبی
  • 28. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 29. خلاصه‌سازی انتزاعی
  • 30. خلاصه‌سازی استخراجی
  • 31. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 32. ترجمه ماشینی عصبی
  • 33. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 34. تحلیل احساسات
  • 35. تشخیص اسپم
  • 36. طبقه‌بندی موضوعی
  • 37. Fine-tuning برای وظایف پرسش و پاسخ
  • 38. سیستم‌های پرسش و پاسخ استخراجی
  • 39. سیستم‌های پرسش و پاسخ انتزاعی
  • 40. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
  • 41. تولید کد با مدل‌های زبانی
  • 42. Fine-tuning برای وظایف دیالوگ سیستم
  • 43. توسعه چت‌بات‌های سازگار
  • 44. Fine-tuning با استفاده از LoRA
  • 45. مفاهیم پایه LoRA
  • 46. مزایای LoRA در fine-tuning
  • 47. پیاده‌سازی LoRA
  • 48. تنظیم پارامترهای LoRA
  • 49. Fine-tuning با استفاده از QLoRA
  • 50. مفاهیم پایه QLoRA
  • 51. مزایای QLoRA
  • 52. پیاده‌سازی QLoRA
  • 53. تنظیم پارامترهای QLoRA
  • 54. Fine-tuning با استفاده از Adapter-based methods
  • 55. مفاهیم پایه Adapter Tuning
  • 56. پیاده‌سازی Adapter Tuning
  • 57. Fine-tuning با استفاده از Prompt Tuning
  • 58. مفاهیم پایه Prompt Tuning
  • 59. پیاده‌سازی Prompt Tuning
  • 60. Fine-tuning با استفاده از Prefix Tuning
  • 61. مفاهیم پایه Prefix Tuning
  • 62. پیاده‌سازی Prefix Tuning
  • 63. Fine-tuning با استفاده از P-Tuning
  • 64. مفاهیم پایه P-Tuning
  • 65. پیاده‌سازی P-Tuning
  • 66. Fine-tuning برای کاهش مصرف منابع
  • 67. تکنیک‌های Quantization
  • 68. Quantization-aware Training
  • 69. Fine-tuning مدل‌های کوچکتر
  • 70. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 71. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 72. Fine-tuning در مقایسه با آموزش از ابتدا
  • 73. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 74. مدیریت حافظه در fine-tuning
  • 75. بهینه‌سازی مصرف GPU
  • 76. استفاده از تکنیک‌های توزیع‌شده
  • 77. Fine-tuning با بودجه محاسباتی محدود
  • 78. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
  • 79. سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 80. کاهش سوگیری در fine-tuning
  • 81. ارزیابی جامع مدل fine-tuned
  • 82. مستندسازی فرایند fine-tuning
  • 83. تنظیمات محیطی برای fine-tuning
  • 84. استفاده از کتابخانه‌های رایج (Hugging Face Transformers)
  • 85. پیکربندی محیط توسعه
  • 86. اشکال‌زدایی در فرایند fine-tuning
  • 87. نکات پیشرفته در fine-tuning
  • 88. Fine-tuning چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
  • 89. Fine-tuning مدل‌های چندزبانه
  • 90. ارزیابی مقایسه‌ای روش‌های fine-tuning
  • 91. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 92. چالش‌های پیش رو در fine-tuning
  • 93. کاربرد fine-tuning در صنایع مختلف
  • 94. مطالعه موردی: fine-tuning برای حوزه پزشکی
  • 95. مطالعه موردی: fine-tuning برای حوزه حقوقی
  • 96. مطالعه موردی: fine-tuning برای حوزه آموزش

📚 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.