دوره طراحی دیالوگ‌های پیشرفته با LLM همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی دیالوگ‌های پیشرفته با LLM

موضوع کلی: توسعه پیشرفته عامل‌های هوشمند و سیستم‌های خودکار

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. طراحی مکالمات تعاملی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها در دیالوگ
• 3. معماری‌های رایج LLM برای تولید دیالوگ
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های دیالوگ
• 5. تکنیک‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های مکالمه
• 6. ارزیابی کیفیت داده‌های مکالمه
• 7. انتخاب متریک‌های مناسب برای ارزیابی دیالوگ
• 8. آموزش LLM برای تولید پاسخ‌های منسجم
• 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای دیالوگ
• 10. استفاده از یادگیری تقویتی در طراحی دیالوگ
• 11. کنترل سبک و لحن پاسخ‌های LLM
• 12. مدیریت حافظه در دیالوگ‌های طولانی
• 13. تکنیک‌های جلوگیری از تکرار پاسخ‌ها
• 14. تولید پاسخ‌های متنوع و غیرقابل پیش‌بینی
• 15. استفاده از زنجیره‌های فکر (Chain-of-Thought) در LLM
• 16. بهینه‌سازی LLM برای پاسخگویی سریع
• 17. تکنیک‌های کاهش سوگیری در پاسخ‌های LLM
• 18. طراحی دیالوگ‌های چند نوبتی
• 19. مدیریت حالت (State Management) در دیالوگ
• 20. تشخیص قصد کاربر (Intent Recognition)
• 21. استخراج موجودیت‌ها (Entity Extraction) از ورودی کاربر
• 22. مدیریت ابهام در ورودی‌های کاربر
• 23. ایجاد جریان‌های مکالمه پیچیده
• 24. استفاده از قوانین مبتنی بر دانش در دیالوگ
• 25. ادغام LLM با پایگاه‌های دانش
• 26. طراحی دیالوگ برای وظایف خاص (مثلاً پشتیبانی مشتری)
• 27. طراحی دیالوگ برای آموزش و یادگیری
• 28. طراحی دیالوگ برای سرگرمی و بازی
• 29. استفاده از LLM در ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 30. توسعه رابط‌های کاربری برای ربات‌های گفتگو
• 31. استفاده از APIهای LLM در برنامه‌های کاربردی
• 32. استفاده از فریم‌ورک‌های توسعه ربات‌های گفتگو
• 33. تست و دیباگینگ ربات‌های گفتگو
• 34. استقرار (Deployment) ربات‌های گفتگو
• 35. مقیاس‌پذیری ربات‌های گفتگو
• 36. امنیت ربات‌های گفتگو
• 37. ملاحظات اخلاقی در طراحی ربات‌های گفتگو
• 38. حریم خصوصی داده‌ها در ربات‌های گفتگو
• 39. تکنیک‌های مقابله با حملات مخرب به ربات‌های گفتگو
• 40. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو در محیط واقعی
• 41. بهبود مستمر ربات‌های گفتگو بر اساس بازخورد کاربر
• 42. استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از کاربران برای بهبود LLM
• 43. تکنیک‌های شخصی‌سازی دیالوگ
• 44. تولید پاسخ‌های متناسب با شخصیت کاربر
• 45. طراحی دیالوگ‌های چند زبانه