اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملی در ارزیابی، عیب‌یابی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی در ارزیابی، عیب‌یابی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: مهندسی و ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. چرخه حیات توسعه و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 3. شناخت انواع معماری‌های ترنسفورمر و کاربرد آن‌ها
• 4. اهمیت و ضرورت ارزیابی در مدل‌های زبانی
• 5. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد در ارزیابی مدل‌ها
• 6. روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آزمون
• 7. استانداردهای اخلاقی و ایمنی در خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. استفاده از معیارهای آماری در سنجش دقت پاسخ‌ها
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی در مواجهه با ابهامات زبانی
• 10. بررسی پدیده توهم در مدل‌های زبانی و راهکارهای شناسایی آن
• 11. روش‌های ارزیابی مبتنی بر مدل‌های مرجع و داور
• 12. پیاده‌سازی بنچمارک‌های استاندارد در ارزیابی مدل‌ها
• 13. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف خلاصه‌سازی متون
• 14. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل در چت‌بات‌های تخصصی
• 15. سنجش میزان انطباق خروجی مدل با دستورالعمل‌های کاربر
• 16. بررسی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی و خروجی‌ها
• 17. تکنیک‌های عیب‌یابی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. تحلیل خطاهای منطقی در استدلال‌های مدل
• 19. روش‌های ردیابی خطا در زنجیره تفکر مدل
• 20. استفاده از تحلیل‌گرهای متن برای شناسایی ناهنجاری‌ها
• 21. بهینه‌سازی پرامپت‌ها به عنوان ابزاری برای عیب‌یابی
• 22. نقش مهندسی پرامپت در کاهش خطاهای مدل
• 23. ارزیابی عملکرد مدل در محیط‌های چندزبانه با تمرکز بر زبان فارسی
• 24. سنجش سرعت و کارایی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 25. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای پایش رفتار مدل
• 26. ارزیابی مدل‌های مولد در تولید کدهای برنامه‌نویسی
• 27. تست‌های نفوذ و ارزیابی امنیت مدل در برابر حملات تزریق پرامپت
• 28. ارزیابی مدل در حوزه‌های تخصصی و فنی
• 29. روش‌های ارزیابی کیفی توسط متخصصان انسانی
• 30. ساختاردهی به فرآیند بازخورد انسانی در بهبود مدل
• 31. تکنیک‌های تنظیم دقیق برای کاهش خطاهای شناسایی شده
• 32. ارزیابی پایداری مدل در نسخه‌های مختلف
• 33. بررسی تأثیر کاهش ابعاد بر دقت و کارایی مدل
• 34. ارزیابی مدل‌های بازیابی‌محور و تولید مبتنی بر دانش
• 35. سنجش کیفیت منابع در سیستم‌های پاسخگویی مبتنی بر اسناد
• 36. مدیریت حافظه و ارزیابی طول متن در مدل‌های بزرگ
• 37. روش‌های مستندسازی نتایج ارزیابی و عیب‌یابی
• 38. استقرار سیستم‌های پایش مستمر برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. اخلاق حرفه‌ای در توسعه و استقرار سیستم‌های هوشمند
• 40. چالش‌های ارزیابی مدل در کاربردهای واقعی و تجاری
• 41. اصول طراحی تست‌های واحد برای مدل‌های زبانی
• 42. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در فرآیند ارزیابی
• 43. ارزیابی مدل‌های مولد در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 44. روش‌های مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با یکدیگر
• 45. تکنیک‌های کاهش نویز در خروجی مدل‌های زبانی
• 46. ارزیابی مدل در محیط‌های ایزوله و امن
• 47. تدوین گزارش‌های فنی از نتایج ارزیابی مدل
• 48. مدیریت تغییرات و بازنگری در مدل‌های مستقر شده
• 49. آینده ارزیابی و نظارت بر هوش مصنوعی مولد
• 50. مرور بر استانداردهای ملی و بین‌المللی در ارزیابی هوش مصنوعی