اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های تولید زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های تولید زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ارزیابی کیفیت در تولید زبان طبیعی
• 2. اهداف و چالش‌های ارزیابی خروجی مدل‌های NLG
• 3. ابعاد اصلی کیفیت متن تولیدشده
• 4. تعریف روانی و خوانایی در متن تولیدی
• 5. ارزیابی انسجام و پیوستگی متن
• 6. ارزیابی ارتباط معنایی و میزان مرتبط‌بودن پاسخ
• 7. ارزیابی کفایت و پوشش اطلاعاتی
• 8. ارزیابی دقت و صحت محتوای تولیدشده
• 9. ارزیابی تنوع و غنای زبانی
• 10. ارزیابی طبیعی‌بودن و شباهت به زبان انسانی
• 11. ارزیابی سازگاری با دستور و محدودیت‌های ورودی
• 12. ارزیابی سبک، لحن و تناسب با مخاطب
• 13. ارزیابی کیفیت با داده مرجع و بدون داده مرجع
• 14. مفهوم Reference-Based Evaluation
• 15. مفهوم Reference-Free Evaluation
• 16. اهمیت کیفیت و ساختار داده‌های مرجع
• 17. محدودیت‌های ارزیابی مبتنی بر متن مرجع
• 18. آشنایی با معیارهای مبتنی بر هم‌پوشانی واژگانی
• 19. ارزیابی با BLEU
• 20. محاسبه و تفسیر BLEU
• 21. محدودیت‌های BLEU در ارزیابی متن‌های آزاد
• 22. ارزیابی با ROUGE
• 23. مقایسه ROUGE-1، ROUGE-2 و ROUGE-L
• 24. کاربرد ROUGE در ارزیابی خلاصه‌سازی
• 25. محدودیت‌های ROUGE در سنجش کیفیت معنایی
• 26. ارزیابی با METEOR
• 27. مقایسه BLEU، ROUGE و METEOR
• 28. ارزیابی شباهت معنایی با معیارهای Embedding-Based
• 29. آشنایی با BERTScore
• 30. محاسبه و تفسیر Precision، Recall و F1 در BERTScore
• 31. مزایا و محدودیت‌های BERTScore
• 32. آشنایی با BLEURT
• 33. مقایسه BERTScore و BLEURT
• 34. ارزیابی با Perplexity
• 35. تفسیر Perplexity در مدل‌های تولید متن
• 36. محدودیت Perplexity به‌عنوان معیار مستقل کیفیت
• 37. معیارهای مبتنی بر شباهت معنایی و زمینه‌ای
• 38. ارزیابی انسجام و ارتباط بین جمله‌ها
• 39. ارزیابی صحت اطلاعات و Factuality
• 40. تشخیص خطاهای factual در متن تولیدشده
• 41. شناسایی توهم‌زایی یا Hallucination
• 42. ارزیابی ادعاهای تولیدشده در برابر منابع معتبر
• 43. ارزیابی Faithfulness در تولید متن
• 44. ارزیابی Groundedness در پاسخ‌های مدل
• 45. ارزیابی Citation Accuracy در خروجی‌های مبتنی بر منبع
• 46. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 47. ارزیابی دستورپذیری و Instruction Following
• 48. سنجش میزان پایبندی خروجی به فرمت موردنظر
• 49. ارزیابی رعایت محدودیت‌های محتوایی و ساختاری
• 50. ارزیابی Relevance در پاسخ‌های مدل زبانی
• 51. ارزیابی Helpfulness و کاربردپذیری خروجی
• 52. ارزیابی ایمنی و Harmfulness محتوای تولیدشده
• 53. تشخیص محتوای سمی و Toxicity
• 54. ارزیابی سوگیری و Fairness در متن تولیدی
• 55. ارزیابی کلیشه‌های اجتماعی و زبانی
• 56. ارزیابی حریم خصوصی در خروجی مدل
• 57. ارزیابی Robustness در برابر تغییرات ورودی
• 58. آزمون پایداری خروجی در Promptهای مشابه
• 59. طراحی آزمون‌های Perturbation برای معیارهای ارزیابی
• 60. مقایسه خروجی چند مدل تولید زبان طبیعی
• 61. مقایسه Pairwise بین دو خروجی مدل
• 62. رتبه‌بندی خروجی‌ها با روش Pairwise Evaluation
• 63. ارزیابی Absolute Scoring با مقیاس‌های امتیازدهی
• 64. طراحی Rubric برای ارزیابی انسانی
• 65. تعریف معیارهای دقیق برای ارزیاب انسانی
• 66. انتخاب مقیاس امتیازدهی مناسب
• 67. آموزش و کالیبراسیون ارزیابان انسانی
• 68. اندازه‌گیری توافق بین ارزیابان
• 69. تحلیل Inter-Annotator Agreement
• 70. کاهش سوگیری در ارزیابی انسانی
• 71. مقایسه ارزیابی انسانی و معیارهای خودکار
• 72. بررسی همبستگی معیارهای خودکار با قضاوت انسانی
• 73. محدودیت‌های همبستگی به‌عنوان معیار اعتبارسنجی
• 74. انتخاب معیار مناسب برای نوع وظیفه NLG
• 75. ارزیابی خلاصه‌های تولیدشده
• 76. ارزیابی ترجمه ماشینی
• 77. ارزیابی تولید گفت‌وگو
• 78. ارزیابی پاسخ به پرسش
• 79. ارزیابی تولید متن از داده ساختاریافته
• 80. ارزیابی تولید داستان و متن خلاقانه
• 81. ارزیابی بازنویسی و Paraphrase
• 82. ارزیابی تولید کد و متن فنی
• 83. ارزیابی چندزبانه و تفاوت‌های زبانی در معیارها
• 84. تأثیر طول خروجی بر نتایج معیارهای ارزیابی
• 85. تأثیر تنوع واژگانی بر امتیاز معیارها
• 86. تحلیل خطا در خروجی‌های NLG
• 87. ساخت مجموعه داده آزمون برای ارزیابی کیفیت
• 88. طراحی Benchmark برای ارزیابی مدل‌های NLG
• 89. تقسیم داده به مجموعه‌های ارزیابی و آزمون
• 90. جلوگیری از Data Leakage در فرایند ارزیابی
• 91. انتخاب نمونه‌های چالش‌برانگیز برای ارزیابی
• 92. طراحی Test Suite برای مدل‌های تولید متن
• 93. ساخت خط لوله خودکار ارزیابی NLG
• 94. محاسبه هم‌زمان چند معیار کیفیت
• 95. نرمال‌سازی و مقایسه امتیاز معیارهای مختلف
• 96. تحلیل اختلاف نتایج بین معیارهای ارزیابی
• 97. تشخیص معیارهای گمراه‌کننده و Failure Caseها
• 98. ارزیابی سیستم‌های NLG در مقیاس بزرگ
• 99. استفاده از LLM-as-a-Judge برای ارزیابی خروجی
• 100. طراحی Prompt برای LLM-as-a-Judge