دوره ارزیابی و رفع خطاهای LLM در عامل‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و رفع خطاهای LLM در عامل‌ها

موضوع کلی: توسعه پیشرفته عامل‌های هوشمند و سیستم‌های خودکار

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در عامل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند و LLM
• 3. معماری عامل‌ها: اجزا و تعاملات
• 4. مبانی ارزیابی مدل‌های زبانی
• 5. معیارهای ارزیابی پاسخ‌های متنی
• 6. ارزیابی صحت و دقت اطلاعات تولید شده
• 7. شناسایی و مقابله با توهمات در LLM
• 8. ارزیابی انسجام و روانی پاسخ‌ها
• 9. تحلیل پاسخ‌ها بر اساس لحن و سبک نوشتاری
• 10. تکنیک‌های خودکار ارزیابی پاسخ‌ها
• 11. استفاده از مجموعه داده‌های ارزیابی
• 12. بررسی دستی پاسخ‌ها: روش‌ها و ابزارها
• 13. شناسایی انواع خطاهای رایج در LLM
• 14. خطاهای معنایی و نحوی در پاسخ‌ها
• 15. خطاهای منطقی و استنتاجی در LLM
• 16. ارزیابی پاسخ‌ها بر اساس زمینه (Context)
• 17. تأثیر طول متن ورودی بر کیفیت پاسخ
• 18. تأثیر پارامترهای LLM بر خروجی
• 19. روش‌های کاهش سوگیری در LLM
• 20. تقویت قابلیت‌های استدلال LLM
• 21. ارزیابی پاسخ‌های LLM در وظایف پرسش و پاسخ
• 22. ارزیابی خلاصه‌سازی متون توسط LLM
• 23. ارزیابی تولید محتوای خلاقانه توسط LLM
• 24. ارزیابی ترجمه ماشینی توسط LLM
• 25. ارزیابی LLM در وظایف طبقه‌بندی متن
• 26. ارزیابی LLM در وظایف تولید کد
• 27. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود LLM
• 28. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLM برای وظایف خاص
• 29. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد LLM
• 30. استفاده از دانش بیرونی برای بهبود LLM
• 31. روش‌های مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 32. تفسیرپذیری LLM: درک نحوه تصمیم‌گیری مدل
• 33. ارزیابی قابلیت اطمینان LLM
• 34. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌های امنیتی LLM
• 35. استفاده از ابزارهای نظارت بر LLM
• 36. مبانی اخلاق در توسعه و استفاده از LLM
• 37. حفظ حریم خصوصی در استفاده از LLM
• 38. مسائل حقوقی مربوط به LLM
• 39. استانداردهای ارزیابی LLM در صنعت
• 40. آینده ارزیابی و رفع خطاهای LLM
• 41. بهینه‌سازی LLM برای منابع محدود
• 42. استفاده از LLM در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 43. ارزیابی LLM چندزبانه
• 44. مقایسه عملکرد LLM‌های مختلف
• 45. تحلیل هزینه-فایده استفاده از LLM