کتاب مهندسی پرامپت پیشرفته برای هدایت LLMs با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت پیشرفته برای هدایت LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمرها
• 3. مکانیسم‌های توجه در LLMها
• 4. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق
• 5. تکنیک‌های جمع‌آوری داده برای آموزش LLM
• 6. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 7. متریک‌های کلیدی در ارزیابی LLM
• 8. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 9. الگوهای پایه‌ای پرامپت‌نویسی
• 10. تکنیک‌های ایجاد پرامپت‌های موثر
• 11. پرامپت‌نویسی برای پاسخ‌های خلاقانه
• 12. پرامپت‌نویسی برای خلاصه‌سازی متون
• 13. پرامپت‌نویسی برای ترجمه ماشینی
• 14. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
• 15. پرامپت‌نویسی برای پاسخ به سوالات متنی
• 16. پرامپت‌نویسی برای استدلال منطقی
• 17. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای آموزشی
• 18. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای بازاریابی
• 19. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای رسانه‌ای
• 20. استفاده از پرامپت‌های چند مرحله‌ای
• 21. تکنیک‌های زنجیره‌ای پرامپت‌نویسی
• 22. بهینه‌سازی پرامپت‌ها با استفاده از بازخورد
• 23. روش‌های خودکار بهینه‌سازی پرامپت‌ها
• 24. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پرامپت‌ها
• 25. تکنیک‌های مقابله با پاسخ‌های نامناسب LLMها
• 26. فیلتر کردن محتوای نامناسب در LLMها
• 27. کنترل جهت‌دار کردن پاسخ‌های LLMها
• 28. تکنیک‌های کاهش سوگیری در LLMها
• 29. مقدمه‌ای بر حافظه در LLMها
• 30. انواع حافظه در LLMها (کوتاه‌مدت، بلندمدت)
• 31. استفاده از حافظه برای بهبود عملکرد LLMها
• 32. پیاده‌سازی حافظه در پرامپت‌ها
• 33. تکنیک‌های مدیریت طول پرامپت
• 34. خلاصه‌سازی پرامپت برای کاهش طول
• 35. استفاده از embeddingها برای کاهش طول پرامپت
• 36. مقدمه‌ای بر fine-tuning LLMها
• 37. انتخاب دیتاست مناسب برای fine-tuning
• 38. تنظیم هایپرپارامترها در fine-tuning
• 39. ارزیابی عملکرد مدل fine-tune شده
• 40. تکنیک‌های انتقال یادگیری در LLMها
• 41. استفاده از مدل‌های pre-trained برای وظایف خاص
• 42. مقدمه‌ای بر LLMOps
• 43. ابزارهای مدیریت چرخه حیات LLMها
• 44. نظارت بر عملکرد LLMها در تولید
• 45. مقیاس‌پذیری LLMها
• 46. امنیت LLMها
• 47. مقدمه‌ای بر APIهای LLM
• 48. استفاده از APIهای OpenAI
• 49. استفاده از APIهای Google Cloud
• 50. استفاده از APIهای Hugging Face
• 51. تکنیک‌های اشکال‌زدایی LLMها
• 52. شناسایی و رفع خطاهای رایج در LLMها
• 53. استفاده از ابزارهای اشکال‌زدایی LLM
• 54. مقدمه‌ای بر LLMهای چندزبانه
• 55. چالش‌های LLMهای چندزبانه
• 56. تکنیک‌های بهبود عملکرد LLMهای چندزبانه
• 57. مقدمه‌ای بر LLMهای سبک‌وزن
• 58. مزایا و معایب LLMهای سبک‌وزن
• 59. کاربردهای LLMهای سبک‌وزن
• 60. تکنیک‌های فشرده‌سازی LLMها
• 61. مقدمه‌ای بر LLMهای بازمتن
• 62. مزایا و معایب LLMهای بازمتن
• 63. استفاده از LLMهای بازمتن در پروژه‌ها
• 64. مقدمه‌ای بر اخلاق در LLMها
• 65. مسائل اخلاقی مربوط به LLMها
• 66. تکنیک‌های کاهش خطرات اخلاقی در LLMها
• 67. آینده LLMها
• 68. ترندهای جدید در LLMها
• 69. چالش‌های پیش روی LLMها