دوره راهکارهای پیش‌بینی عملکرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان‌های گوناگون با استفاده از مدل‌های جایگزین (Proxy Models) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیش‌بینی عملکرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان‌های گوناگون با استفاده از مدل‌های جایگزین (Proxy Models)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چالش‌های پردازش زبان‌های گوناگون در مدل‌های زبانی
• 3. مفاهیم پایه در ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. معرفی مدل‌های جایگزین یا پروکسی در یادگیری ماشین
• 5. نقش مدل‌های پروکسی در کاهش هزینه‌های محاسباتی ارزیابی
• 6. بررسی معماری مدل‌های زبانی بزرگ و ساختار پارامتریک آن‌ها
• 7. روش‌شناسی پیش‌بینی عملکرد بدون آموزش کامل مدل‌های بزرگ
• 8. تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های متنی برای مدل‌های جایگزین
• 9. معیارهای استاندارد ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 10. تحلیل داده‌های چندزبانه و چالش‌های تعمیم‌پذیری
• 11. پیش‌پردازش متون برای مدل‌های زبانی با رویکرد چندزبانه
• 12. انتخاب مدل‌های کوچک برای ایفای نقش پروکسی
• 13. بررسی همبستگی بین عملکرد مدل‌های پروکسی و مدل‌های هدف
• 14. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای ویژگی‌های زبانی
• 15. آموزش مدل‌های پروکسی با استفاده از معیارهای عملکرد مدل‌های بزرگ
• 16. مدل‌سازی پیش‌گویانه برای تخمین دقت مدل‌های زبانی
• 17. بررسی خطاهای رایج در پیش‌بینی عملکرد مدل‌ها
• 18. ارزیابی مدل‌های جایگزین در زبان‌های کم‌منابع
• 19. تطبیق ویژگی‌های زبانی در مدل‌های پروکسی و مدل‌های بزرگ
• 20. روش‌های ارزیابی کیفی خروجی مدل‌های زبانی در زبان‌های مختلف
• 21. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل‌های پروکسی
• 22. استفاده از یادگیری انتقالی در مدل‌های جایگزین
• 23. تحلیل پایداری مدل‌های پروکسی در مواجهه با داده‌های نویزدار
• 24. ارزیابی مقیاس‌پذیری مدل‌های پیش‌گو در پردازش زبان طبیعی
• 25. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. کاربرد مدل‌های پروکسی در بهینه‌سازی انتخاب مدل نهایی
• 28. مطالعه موردی ارزیابی مدل‌ها در کاربردهای بومی و فارسی
• 29. تلفیق دانش زبانی در طراحی مدل‌های پروکسی
• 30. اخلاق و الزامات قانونی در توسعه و ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 31. امنیت و سلامت محتوای تولید شده توسط مدل‌های زبانی
• 32. ارزیابی انطباق خروجی مدل‌ها با هنجارهای فرهنگی و زبانی
• 33. مدیریت منابع محاسباتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. آینده پژوهی در حوزه مدل‌های زبانی پیش‌گو
• 35. جمع‌بندی روش‌های نوین ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی