اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی چالشهای فعلی در معماری LLM
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره چالشهای فعلی در معماری LLM
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: محدودیتها و چالشهای LLMs
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر معماری مدلهای زبان بزرگ
- 2. تاریخچه و تکامل مدلهای زبان
- 3. مبانی یادگیری عمیق برای LLMها
- 4. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 5. شبکههای حافظه کوتاهمدت طولانی (LSTM)
- 6. واحد بازگشتی دروازهای (GRU)
- 7. مفهوم توجه (Attention Mechanism)
- 8. معماری ترنسفورمر: بخش اول
- 9. مفهوم خود-توجه (Self-Attention)
- 10. معماری ترنسفورمر: بخش دوم (Encoder-Decoder)
- 11. مدلهای مبتنی بر انکودر (مانند BERT)
- 12. مدلهای مبتنی بر دیکودر (مانند GPT)
- 13. مدلهای انکودر-دیکودر (مانند T5)
- 14. پیشپردازش متن برای LLMها
- 15. توکنیزاسیون (Tokenization)
- 16. روشهای توکنیزاسیون: WordPiece
- 17. روشهای توکنیزاسیون: SentencePiece
- 18. روشهای توکنیزاسیون: Byte-Pair Encoding (BPE)
- 19. تعبیهسازی کلمات (Word Embeddings)
- 20. تعبیهسازی کلمات: Word2Vec
- 21. تعبیهسازی کلمات: GloVe
- 22. تعبیهسازی کلمات: FastText
- 23. تعبیهسازی موقعیتی (Positional Embeddings)
- 24. معماریهای پیشرفته ترنسفورمر
- 25. مدلهای مبتنی بر Sparse Attention
- 26. مدلهای Long Range Arena
- 27. مدلهای Reformer و Linformer
- 28. مدلهای Performer و Linear Transformers
- 29. مدلهای مبتنی بر Mixture of Experts (MoE)
- 30. آموزش مدلهای زبان بزرگ (Pre-training)
- 31. دادههای مورد استفاده در پیشآموزش
- 32. اهداف پیشآموزش: Masked Language Modeling (MLM)
- 33. اهداف پیشآموزش: Next Sentence Prediction (NSP)
- 34. اهداف پیشآموزش: Causal Language Modeling (CLM)
- 35. تنظیم دقیق مدلهای زبان بزرگ (Fine-tuning)
- 36. تنظیم دقیق برای وظایف طبقهبندی متن
- 37. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
- 38. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصهسازی متن
- 39. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
- 40. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری چند وظیفهای (Multi-task Learning)
- 41. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
- 42. مراحل RLHF: جمعآوری دادههای مقایسهای
- 43. مراحل RLHF: آموزش مدل پاداش (Reward Model)
- 44. مراحل RLHF: تنظیم دقیق LLM با PPO
- 45. چالشهای اخلاقی در LLMها
- 46. سوگیری (Bias) در دادهها و مدلها
- 47. شناسایی و کاهش سوگیری
- 48. امنیت و حریم خصوصی دادهها
- 49. مسئولیتپذیری در توسعه LLM
- 50. کاربردهای LLM در پردازش زبان طبیعی
- 51. تولید متن خلاقانه
- 52. تولید کد برنامهنویسی
- 53. تحلیل احساسات
- 54. تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 55. مدلسازی موضوعات (Topic Modeling)
- 56. سیستمهای پرسش و پاسخ (QA Systems)
- 57. ترجمه ماشینی پیشرفته
- 58. خلاصهسازی متن خودکار
- 59. کاربردهای LLM در حوزههای دیگر
- 60. LLM در آموزش و یادگیری
- 61. LLM در تحقیقات علمی
- 62. LLM در خدمات مشتری (Chatbots)
- 63. LLM در بهداشت و درمان
- 64. LLM در حوزه حقوقی
- 65. معماریهای LLM برای کاربردهای خاص
- 66. LLMهای چندزبانه (Multilingual LLMs)
- 67. LLMهای چندوجهی (Multimodal LLMs)
- 68. LLMهای کوچک و کارآمد (Efficient LLMs)
- 69. فشردهسازی مدلهای LLM
- 70. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 71. حذف هرس (Pruning)
- 72. کوانتیزاسیون (Quantization)
- 73. روشهای بهینهسازی حافظه در LLMها
- 74. بهینهسازی برای سختافزارهای مختلف
- 75. چالشهای استقرار و مقیاسپذیری LLM
- 76. ارزیابی عملکرد LLMها
- 77. معیارهای ارزیابی وظایف NLP
- 78. ارزیابی کیفیت و انسجام متن تولید شده
- 79. ارزیابی اخلاقی و ایمنی LLMها
- 80. مجموعه دادههای استاندارد برای ارزیابی
- 81. آینده معماریهای LLM
- 82. مدلهای نسل بعدی و نوآوریها
- 83. تاثیر LLM بر هوش مصنوعی عمومی (AGI)
- 84. چارچوبهای قانونی و نظارتی برای LLM
- 85. همکاری بینالمللی در توسعه LLM
- 86. ملاحظات فنی برای پیادهسازی LLM در ایران
- 87. استفاده از LLM برای توسعه زبان فارسی
- 88. بومیسازی LLM برای نیازهای داخلی
- 89. چالشهای فنی و زیرساختی برای LLM در ایران
- 90. آموزش نیروی متخصص در حوزه LLM
- 91. نقش LLM در اقتصاد دانشبنیان
- 92. کاربردهای LLM در بهبود فرآیندهای اداری
- 93. LLM و حکمرانی دادهها
- 94. مدلهای زبان بزرگ و امنیت ملی
- 95. اخلاق در استفاده از LLM در ایران
- 96. چارچوبهای شرعی و فقهی در LLM
- 97. ملاحظات شرعی در تولید و استفاده از محتوا
- 98. حفظ حریم خصوصی و امنیت دادهها در چارچوب شرعی
- 99. مدیریت سوگیریهای احتمالی در LLM با رویکرد اسلامی
- 100. کاربردهای LLM در ترویج معارف اسلامی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.