ترجمه فارسی مقاله Red-CT: یک روش طراحی سیستم برای استفاده از داده های دارای برچسب LLM برای آموزش و استقرار طبقه بندی کننده های لبه برای علوم اجتماعی محاسباتی
عنوان مقاله به انگلیسی
RED-CT: A Systems Design Methodology for Using LLM-labeled Data to Train and Deploy Edge Classifiers for Computational Social Science
عنوان مقاله به فارسی
Red-CT: یک روش طراحی سیستم برای استفاده از داده های دارای برچسب LLM برای آموزش و استقرار طبقه بندی کننده های لبه برای علوم اجتماعی محاسباتی
نویسندگان
David Farr, Nico Manzonelli, Iain Cruickshank, Jevin West
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
چکیده
Large language models (LLMs) have enhanced our ability to rapidly analyze and classify unstructured natural language data. However, concerns regarding cost, network limitations, and security constraints have posed challenges for their integration into work processes. In this study, we adopt a systems design approach to employing LLMs as imperfect data annotators for downstream supervised learning tasks, introducing novel system intervention measures aimed at improving classification performance. Our methodology outperforms LLM-generated labels in seven of eight tests, demonstrating an effective strategy for incorporating LLMs into the design and deployment of specialized, supervised learning models present in many industry use cases.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های بزرگ زبان (LLM) توانایی ما را در تجزیه و تحلیل سریع و طبقه بندی داده های زبان طبیعی بدون ساختار افزایش داده اند.با این حال ، نگرانی در مورد هزینه ، محدودیت شبکه و محدودیت های امنیتی چالش هایی را برای ادغام آنها در فرآیندهای کاری ایجاد کرده است.در این مطالعه ، ما یک روش طراحی سیستم را برای استفاده از LLM ها به عنوان حاشیه نویسی داده های ناقص برای کارهای یادگیری تحت نظارت پایین دست ، معرفی اقدامات مداخله جدید سیستم با هدف بهبود عملکرد طبقه بندی اتخاذ می کنیم.روش شناسی ما از برچسب های تولید شده LLM در هفت از هشت آزمایش بهتر است ، که یک استراتژی مؤثر برای ترکیب LLM ها در طراحی و استقرار مدلهای یادگیری تخصصی و نظارتی موجود در بسیاری از موارد استفاده از صنعت نشان می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
