دوره سنجه‌های ارزیابی برای درک، تولید و استدلال LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سنجه‌های ارزیابی برای درک، تولید و استدلال LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 2. ساختار و معماری LLMs: ترنسفورمرها
• 3. لایه های ورودی و خروجی در LLMs
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در LLMs
• 5. پردازش زبان طبیعی (NLP) و جایگاه LLMs
• 6. مبانی یادگیری ماشین برای LLMs
• 7. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 8. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های عصبی
• 9. مفاهیم اولیه توکن‌سازی (Tokenization)
• 10. انواع توکن‌سازی: WordPiece, BPE
• 11. مبانی آموزش LLMs: داده‌های آموزشی
• 12. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 13. مقیاس‌پذیری در آموزش LLMs
• 14. هزینه‌های محاسباتی آموزش LLMs
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 16. روش‌های تنظیم دقیق: Supervised Fine-tuning
• 17. تنظیم دقیق با بازخورد انسانی (RLHF)
• 18. کاربرد LLMs در تولید متن
• 19. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 20. تولید محتوای آموزشی و علمی
• 21. تولید پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 22. درک مطلب و خلاصه‌سازی متن
• 23. استدلال در LLMs: انواع استدلال
• 24. استدلال منطقی و قیاسی
• 25. استدلال استقرایی و احتمالی
• 26. استدلال مبتنی بر دانش
• 27. چالش‌های استدلال در LLMs
• 28. ارزیابی LLMs: معیارهای کمی
• 29. معیارهای ارزیابی تولید متن: BLEU, ROUGE
• 30. معیارهای ارزیابی درک مطلب: F1, Exact Match
• 31. معیارهای ارزیابی استدلال: دقت، صحت
• 32. ارزیابی LLMs: معیارهای کیفی
• 33. مصداق‌سنجی و اعتبارسنجی خروجی LLMs
• 34. شناسایی و کاهش سوگیری در LLMs
• 35. سوگیری‌های ناشی از داده‌های آموزشی
• 36. روش‌های شناسایی سوگیری
• 37. روش‌های کاهش سوگیری
• 38. اخلاق در LLMs
• 39. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLMs
• 40. شفافیت در مدل‌های LLM
• 41. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMs
• 42. حکمرانی داده‌ها و مدل‌های LLM
• 43. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 44. چالش‌های ترجمه ماشینی با LLMs
• 45. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
• 46. دقت در تحلیل احساسات با LLMs
• 47. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متن
• 48. شناسایی موضوع و دسته‌بندی متون
• 49. کاربرد LLMs در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 50. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
• 51. کاربرد LLMs در تولید کد (Code Generation)
• 52. تولید قطعه کد و تکمیل خودکار
• 53. کاربرد LLMs در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 54. طراحی و توسعه ربات‌های گفتگو هوشمند
• 55. کاربرد LLMs در بازیابی اطلاعات
• 56. جستجو و یافتن اطلاعات مرتبط
• 57. کاربرد LLMs در تولید خلاصه‌های خبری
• 58. خلاصه‌سازی خودکار اخبار و مقالات
• 59. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های حجیم
• 60. استخراج دانش از داده‌های متنی بزرگ
• 61. کاربرد LLMs در آموزش زبان
• 62. کمک به یادگیری زبان و تمرین مکالمه
• 63. کاربرد LLMs در حوزه پزشکی
• 64. تحلیل متون پزشکی و کمک به تشخیص
• 65. کاربرد LLMs در حوزه حقوق
• 66. تحلیل اسناد حقوقی و استخراج اطلاعات
• 67. کاربرد LLMs در حوزه مالی
• 68. تحلیل گزارشات مالی و پیش‌بینی روندها
• 69. کاربرد LLMs در حوزه آموزش و پرورش
• 70. ایجاد محتوای آموزشی سفارشی
• 71. کاربرد LLMs در حوزه پژوهش
• 72. کمک به مرور ادبیات و کشف دانش جدید
• 73. محدودیت‌های فعلی LLMs
• 74. مشکلات درک معنایی عمیق
• 75. مشکلات استدلال پیچیده و چندمرحله‌ای
• 76. مشکلات تولید اطلاعات نادرست (Hallucination)
• 77. آینده LLMs: پیشرفت‌های مورد انتظار
• 78. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 79. تلفیق متن، تصویر، صدا و ویدئو
• 80. مدل‌های کوچکتر و کارآمدتر
• 81. افزایش قابلیت‌های استدلال و درک
• 82. مدل‌های خود-بهبود شونده
• 83. تأثیر LLMs بر جامعه و اقتصاد
• 84. تغییرات در بازار کار
• 85. تأثیر بر آموزش و یادگیری
• 86. تأثیر بر خلاقیت و هنر
• 87. راهکارهای مواجهه با چالش‌های LLMs
• 88. توسعه چارچوب‌های اخلاقی و قانونی
• 89. افزایش سواد هوش مصنوعی
• 90. همکاری بین‌المللی در توسعه LLMs
• 91. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 92. اصول طراحی سیستم‌های LLM مسئولانه
• 93. ارزیابی مداوم و بهبود مستمر LLMs
• 94. انطباق LLMs با قوانین و مقررات داخلی
• 95. چارچوب‌های بومی‌سازی LLMs
• 96. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از LLMs
• 97. نقش نهادهای نظارتی در اکوسیستم LLMs
• 98. توانمندسازی بخش خصوصی در توسعه LLMs
• 99. توسعه زیرساخت‌های بومی برای LLMs
• 100. استانداردسازی خروجی LLMs