کتاب اصول بنیادی تفسیر LLMs برای مبتدیان و متخصصان با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول بنیادی تفسیر LLMs برای مبتدیان و متخصصان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تفاوت‌های مفهومی بین Interpretability و Explainability
• 3. چالش‌های اصلی در درک رفتار LLMs
• 4. معماری ترنسفورمر و مکانیزم‌های توجه (Attention)
• 5. لایه‌ها، هدهای توجه و نمایش‌های پنهان
• 6. مبانی آمار و احتمالات در مدل‌سازی زبان
• 7. معیارهای ارزیابی تفسیرپذیری: Faithfulness، Stability، Simplicity
• 8. روش‌های پروبینگ (Probing) برای کشف دانش داخلی
• 9. تکنیک‌های ویژوالایزیشن توجه (Attention Visualization)
• 10. تحلیل گرادیان و سالیانسی مپ (Gradient‑based Saliency)
• 11. روش‌های انتساب ویژگی (Feature Attribution): Integrated Gradients، SHAP، LIME
• 12. تفسیرپذیری مکانیستی (Mechanistic Interpretability) و کشف الگوریتم‌های داخلی
• 13. کاوش نورون‌ها و هدهای تخصصی (Neuron/Head Analysis)
• 14. استفاده از Counterfactual و Intervention برای درک因果
• 15. تفسیرپذیری در زمان آموزش: Dynamics و Learning Curves
• 16. ارزیابی و مقایسه روش‌های تفسیرپذیری بر روی بانش‌مارک‌ها
• 17. تفسیرپذیری برای وظایف خاص: QA، Summarization، Code Generation
• 18. تأثیر پرامپت‌انجینیری بر رفتار و تفسیر مدل
• 19. روش‌های Black‑Box vs White‑Box در LLMs
• 20. تفسیرپذیری مدل‌های چندزبانه و Cross‑lingual
• 21. تحلیل بایاس، عادلانه‌بودن و امنیت از منظر تفسیرپذیری
• 22. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز: Captum، Interpret، TransformerLens
• 23. طراحی آزمایش‌های کنترل‌شده برای تست فرضیات تفسیری
• 24. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات و Энتروپی در تحلیل مدل
• 25. تفسیرپذیری لایه‌به‌لایه (Layer‑wise Relevance Propagation)
• 26. استفاده از Concept Activation Vectors (CAVs) برای مفاهیم انتزاعی
• 27. تفسیرپذیری در مدل‌های بزرگ مقیاس (Scaling Laws و Emergent Behaviors)
• 28. روش‌های تقطیع و خلاصه‌سازی مدل برای درک راحت‌تر
• 29. تفسیرپذیری در محیط‌های تولید کد (Code LLMs)
• 30. ارتباط تفسیرپذیری با Alignment و Safety
• 31. مقدمه‌ای بر Formal Verification برای LLMs
• 32. تفسیرپذیری در مدل‌های مولتی‌مودال (Text‑Image)
• 33. تحلیل حساسیت به توکن‌های ورودی (Input Sensitivity)
• 34. روش‌های Adversarial Testing برای کشف نقاط ضعف تفسیری
• 35. تفسیرپذیری در Fine‑tuning و Parameter‑Efficient Methods (LoRA، Adapters)
• 36. استفاده از Explainable AI برای مستندسازی و گزارش‌دهی
• 37. چالش‌های مقیاس‌پذیری روش‌های تفسیرپذیری
• 38. تفسیرپذیری در زمان استنتاج (Inference‑time Interpretability)
• 39. مقدمه‌ای بر Causal Mediation Analysis در LLMs
• 40. تفسیرپذیری برای Detecting Hallucination
• 41. استفاده از Human‑in‑the‑Loop Evaluation برای تأیید توضیحات
• 42. تفسیرپذیری در Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
• 43. تحلیل توزیع احتمالات خروجی (Output Distribution Analysis)
• 44. تفسیرپذیری برای Prompt Injection و Security
• 45. مقدمه‌ای بر Neuro‑Symbolic Approaches برای توضیح‌پذیری
• 46. تفسیرپذیری در مدل‌های 지시‌تuned (Instruction‑tuned)
• 47. استفاده از Concept Bottleneck Models برای شفافیت
• 48. تفسیرپذیری در مدل‌های کم‑پارامتر (Distilled Models)
• 49. ارزیابی کیفیت توضیحات از نظر کاربران غیرتخصصی
• 50. تفسیرپذیری برای Domain Adaptation و Transfer Learning
• 51. مقدمه‌ای بر Information Bottleneck Theory در LLMs
• 52. تفسیرپذیری در مدل‌های Generative Diffusion (متن‌محور)
• 53. استفاده از Explainability برای Model Debugging و Improvement
• 54. تفسیرپذیری در Multi‑Task Learning LLMs
• 55. تحلیل تعاملات بین هدهای توجه (Head Interaction Analysis)
• 56. تفسیرپذیری برای Prompt Optimization
• 57. مقدمه‌ای بر Regulatory Requirements و Explainability Standards
• 58. تفسیرپذیری در Federated LLMs
• 59. استفاده از Visual Analytics Dashboards برای مانیتورینگ تفسیری
• 60. تفسیرپذیری برای Lifelong/Continual Learning LLMs
• 61. آینده‌نگری: Research Directions در تفسیرپذیری LLMs