اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل تأثیر مهندسی پرامپت بر قابلیت اطمینان LLMs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل تأثیر مهندسی پرامپت بر قابلیت اطمینان LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. معماری‌های پایه LLMs: ترانسفورمرها و انواع آن
• 3. پیش‌آموزش LLMs: داده‌ها، روش‌ها و چالش‌ها
• 4. تنظیم دقیق LLMs: تکنیک‌ها و کاربردها
• 5. مهندسی پرامپت: تعریف، اهمیت و اصول اساسی
• 6. انواع پرامپت‌ها: پرامپت‌های صفر-شات، یک‌شات و چند-شات
• 7. تکنیک‌های طراحی پرامپت: وضوح، اختصار و ارتباط
• 8. نقش دستورالعمل‌ها در پرامپت‌نویسی
• 9. استفاده از مثال‌ها در پرامپت‌ها: یادگیری در متن
• 10. کنترل خروجی LLMs با پرامپت‌ها: دما، تاپ-p و غیره
• 11. ارزیابی کیفیت پرامپت‌ها: معیارهای عینی و ذهنی
• 12. تأثیر طول پرامپت بر عملکرد LLMs
• 13. تأثیر ساختار پرامپت بر عملکرد LLMs
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت: تکرار و پالایش
• 15. مهندسی پرامپت برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
• 16. مهندسی پرامپت برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
• 17. مهندسی پرامپت برای وظایف خاص: تولید محتوا
• 18. مهندسی پرامپت برای وظایف خاص: پاسخ به سؤالات
• 19. مهندسی پرامپت برای وظایف خاص: استدلال و حل مسئله
• 20. مهندسی پرامپت برای وظایف خاص: تولید کد
• 21. تحلیل حساسیت LLMs به تغییرات پرامپت
• 22. تأثیر داده‌های آموزشی بر پاسخ LLMs به پرامپت‌ها
• 23. مقابله با سوگیری در پاسخ‌های LLMs از طریق مهندسی پرامپت
• 24. مهندسی پرامپت برای افزایش قابلیت اعتماد LLMs
• 25. تکنیک‌های تشخیص و اصلاح پاسخ‌های نادرست LLMs
• 26. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود پرامپت‌ها
• 27. ابزارهای خودکار برای تولید و ارزیابی پرامپت‌ها
• 28. چارچوب‌های مهندسی پرامپت: رویکردهای سیستماتیک
• 29. مهندسی پرامپت در کاربردهای عملی: ربات‌های گفتگو
• 30. مهندسی پرامپت در کاربردهای عملی: دستیارهای مجازی
• 31. مهندسی پرامپت در کاربردهای عملی: تحلیل احساسات
• 32. مهندسی پرامپت در کاربردهای عملی: خلاصه‌سازی اخبار
• 33. مهندسی پرامپت در کاربردهای عملی: تولید گزارش
• 34. تأثیر پرامپت‌های متناقض بر LLMs
• 35. تأثیر پرامپت‌های مبهم بر LLMs
• 36. تکنیک‌های مقابله با حملات پرامپت
• 37. امنیت LLMs و مهندسی پرامپت
• 38. محدودیت‌های مهندسی پرامپت
• 39. آینده مهندسی پرامپت: روندهای نوظهور
• 40. چالش‌های مهندسی پرامپت در زبان فارسی
• 41. تطبیق مهندسی پرامپت با LLMs فارسی
• 42. منابع و ابزارهای مهندسی پرامپت فارسی
• 43. مطالعه موردی: مهندسی پرامپت در یک پروژه واقعی
• 44. ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs با استفاده از مهندسی پرامپت
• 45. مقایسه روش‌های مختلف مهندسی پرامپت بر قابلیت اطمینان
• 46. تأثیر مهندسی پرامپت بر پایداری LLMs در طول زمان
• 47. تکنیک‌های افزایش مقاومت LLMs در برابر تغییرات ورودی
• 48. بهینه‌سازی پرامپت برای کاهش مصرف منابع LLMs
• 49. ارزیابی هزینه-فایده مهندسی پرامپت
• 50. تأثیر مهندسی پرامپت بر قابلیت تعمیم LLMs
• 51. تکنیک‌های انتقال دانش از یک LLM به دیگری با استفاده از پرامپت‌ها
• 52. استفاده از مهندسی پرامپت برای تشخیص نقاط ضعف LLMs
• 53. تأثیر مهندسی پرامپت بر قابلیت تفسیرپذیری LLMs
• 54. استفاده از مهندسی پرامپت برای بهبود اخلاقی LLMs
• 55. تأثیر مهندسی پرامپت بر کاهش اثرات سوء LLMs
• 56. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای افزایش شفافیت LLMs
• 57. ارزیابی ریسک‌های مرتبط با مهندسی پرامپت
• 58. مدیریت ریسک در پروژه‌های مهندسی پرامپت
• 59. استانداردهای مهندسی پرامپت
• 60. بهترین شیوه‌های مهندسی پرامپت
• 61. آینده LLMs و نقش مهندسی پرامپت