کتاب ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: و غیره...

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 2. معیارهای دقت (Accuracy) در پردازش زبان طبیعی
  • 3. معیارهای precision, recall، F1-score
  • 4. معیارهای perplexity و cross-entropy
  • 5. معیارهای BLEU برای تولید متن
  • 6. معیارهای ROUGE برای خلاصه‌سازی
  • 7. معیارهای METEOR
  • 8. معیارهای BERTScore
  • 9. معیارهای MoverScore
  • 10. تکنیک‌های انسانی ارزیابی (Human Evaluation)
  • 11. 看板 نظرسنجی و مقیاس Likert
  • 12. ارزیابی fluent و coherency
  • 13. ارزیابی factual consistency و تشخیص hallucination
  • 14. ارزیابی bias و fairness
  • 15. ارزیابی robustness در برابر perturbations
  • 16. ارزیابی adversarial examples
  • 17. ارزیابی zero-shot و few-shot performance
  • 18. ارزیابی in-domain و out-of-domain
  • 19. ارزیابی cross-lingual
  • 20. ارزیابی multimodal (متن+تصویر)
  • 21. ارزیابی کد تولید (code generation)
  • 22. ارزیابی摘要生成 (summarization)
  • 23. ارزیابی سؤال و پاسخ (QA)
  • 24. ارزیابی ترجمه خودکار (machine translation)
  • 25. ارزیابی تولید متن خلاقانه (creative writing)
  • 26. ارزیابی سیستم‌های گفتگوی conversación
  • 27. ارزیابی retrieval-augmented generation (RAG)
  • 28. ارزیابی تکنیک‌های prompting
  • 29. ارزیابی اثرات fine-tuning
  • 30. ارزیابی catastrophic forgetting
  • 31. ارزیابی مقیاس‌بندی (scaling laws) و عملکرد
  • 32. ارزیابی مصرف انرژی و پایếکربن footprints
  • 33. ارزیابی latency و throughput
  • 34. ارزیابی حافظه و استفاده از GPU
  • 35. ارزیابی توزیع وزن‌ها (weight distribution)
  • 36. ارزیابی atenção heads و تفسير
  • 37. ارزیابی probe tasks (ساختاری و-semantic)
  • 38. ارزیابی probing دانش زبانی
  • 39. ارزیابی reasoning commonsense
  • 40. ارزیابی reasoning منطقی
  • 41. ارزیابی حل مسائل ریاضی
  • 42. ارزیابی reasoning کد (HumanEval, MBPP)
  • 43. ارزیابی رفتار agente و استفاده از ابزار
  • 44. ارزیابی حافظه طولانی‌مدت در LLMs
  • 45. ارزیابی یادگیری پیوسته (continual learning)
  • 46. ارزیابی few-shot مقابل fine-tuning کامل
  • 47. ارزیابی روش‌های ensemble
  • 48. ارزیابی اثرات distillation
  • 49. ارزیابی تأثیر quantization
  • 50. ارزیابی تأثیر pruning
  • 51. ارزیابی sparsity و pruning ساختاری
  • 52. ارزیابی mixed-precision training
  • 53. ارزیابی brittleness prompt
  • 54. ارزیابی calibration و تخمین عدم قطعیت
  • 55. ارزیابیintervals اطمینان
  • 56. ارزیابی خطای calibrаtion (ECE, MCE)
  • 57. ارزیابی تشخیص خارج از توزیع (OOD)
  • 58. ارزیابی تشخیص محتواهای سمی
  • 59. ارزیابی نشت حریم خصوصی و حملات عضویت
  • 60. ارزیابی robustness در برابر حملات متنی
  • 61. ارزیابی حملات backdoor
  • 62. ارزیابی ویرایش مدل و به‌روزرسانی دانش
  • 63. ارزیابی تکنیک‌های ویرایش دانش (ROME, MEMIT)
  • 64. ارزیابی tracing przyczynowy و intervenções
  • 65. ارزیابی روش‌های解释abilitiy (نمایش atenção، ساينسانیتی)
  • 66. ارزیابی vectors فعال‌سازی مفهوم (CAVs)
  • 67. ارزیابی ablation studies
  • 68. ارزیابی حساسیت به hyperparameters
  • 69. ارزیابی قابلیت‌پایداری و تغییرات
  • 70. ارزیابی مجموعه‌های benchmark (GLUE, SuperGLUE, XTREME, BigBench)
  • 71. ارزیابی تحلیل ليدربورد
  • 72. ارزیابی آزمون معنیاری آمار
  • 73. ارزیابی بازنمونه‌گیری bootstrap
  • 74. ارزیابی مقایسه Bayesی مدل‌ها
  • 75. ارزیابی meta-arزیابی معیارها
  • 76. ارزیابی همبستگی معیارهای خودکار و انسانی
  • 77. ارزیابی هزینه‑منفعت در ارزیابی
  • 78. ارزیابی اخلاق و مسئولیت در ارزیابی
  • 79. ارزیابی استانداردهای بین‌المللی (ISO, IEEE)
  • 80. ارزیابی Documentation و Model Cards
  • 81. ارزیابی Data Sheets برای دatasets
  • 82. ارزیابی بسته‌های قابلیت‌پایداری
  • 83. ارزیابی CI/CD برای LLMs
  • 84. ارزیابی نظارت در تولید
  • 85. ارزیابی تشخیص drift در زمان
  • 86. ارزیابی A/B testing در محصولات
  • 87. ارزیابی مطالعه‌های کاربری
  • 88. ارزیابی πλαットفرم‌های crowdsource (AMT, Prolific)
  • 89. ارزیابی anotatör متخصص مقابل مبتدی
  • 90. ارزیابی هزینه anotatör و بودجه‌بندی
  • 91. ارزیابی یادگیری فعال برای برچسب‌گذاری
  • 92. ارزیابی ارزیابی شبه‑تحت‌ نظارت
  • 93. ارزیابی ارزیابی خود‑تحت‌ نظارت
  • 94. ارزیابی داده‌هایynthesized برای ارزیابی
  • 95. ارزیابی محیط‌های شبیه‌سازی
  • 96. ارزیابی بهترین روش‌های ساخت benchmark
  • 97. ارزیابی نسخه‌گذاری مدل‌ها و دatasets
  • 98. ارزیابی ملاحظات حقوقی (GDPR, CCPA)
  • 99. ارزیابی جهت‌های آینده و معیارهای نوظهور
تگ‌ها: benchmark bias detection BLEU ethical AI fine-tuning evaluation human evaluation LLM assessment model cards NLP metrics perplexity prompt engineering robustness ROUGE ارزیابی LLM معیارهای عملکرد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.