کتاب حلقه‌های بازخورد و بی‌ثباتی در رفتار مدل‌های زبانی بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 حلقه‌های بازخورد و بی‌ثباتی در رفتار مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: نظریه سیستم‌های پیچیده و پدیده‌های مقیاس‌پذیر

موضوع میانی: مدل‌سازی رفتار سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پیچیده و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. بازخورد چیست و چرا در سیستم‌های پیچیده مهم است؟
  • 3. انواع حلقه‌های بازخورد: مثبت و منفی
  • 4. حلقه‌های بازخورد در مدل‌های زبانی بزرگ: یک بررسی کلی
  • 5. حلقه‌های بازخورد در داده‌های آموزشی
  • 6. حلقه‌های بازخورد در معماری مدل
  • 7. حلقه‌های بازخورد در فرایند تولید متن
  • 8. حلقه‌های بازخورد و پدیده "توهم" (Hallucination) در LLMها
  • 9. حلقه‌های بازخورد و تقویت سوگیری‌ها در LLMها
  • 10. حلقه‌های بازخورد و تولید محتوای سمی یا مضر
  • 11. بی‌ثباتی در سیستم‌های پیچیده: مفاهیم کلیدی
  • 12. بی‌ثباتی و پدیده‌های غیرخطی در LLMها
  • 13. نقش حساسیت به شرایط اولیه در رفتار LLMها
  • 14. آشوب و پدیده‌های غیرقابل پیش‌بینی در LLMها
  • 15. انتقال فاز و تغییرات ناگهانی در رفتار LLMها
  • 16. حلقه‌های بازخورد و ظهور رفتارهای نوظهور
  • 17. تشخیص حلقه‌های بازخورد در LLMها: روش‌های آماری
  • 18. تشخیص حلقه‌های بازخورد در LLMها: تحلیل کیفی
  • 19. ابزارهای بصری‌سازی برای درک حلقه‌های بازخورد
  • 20. تکنیک‌های کاهش حلقه‌های بازخورد مثبت مخرب
  • 21. تکنیک‌های تقویت حلقه‌های بازخورد منفی سازنده
  • 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای کاهش بی‌ثباتی
  • 23. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) و حلقه‌های بازخورد
  • 24. استفاده از regularization برای پایداری مدل
  • 25. روش‌های افزایش تنوع داده برای کاهش سوگیری
  • 26. حلقه‌های بازخورد و امنیت LLMها
  • 27. حلقه‌های بازخورد و حریم خصوصی داده‌ها
  • 28. حلقه‌های بازخورد و اخلاق در LLMها
  • 29. مطالعه موردی: حلقه‌های بازخورد در ChatGPT
  • 30. مطالعه موردی: حلقه‌های بازخورد در Bard
  • 31. مطالعه موردی: حلقه‌های بازخورد در مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 32. تحلیل حلقه‌های بازخورد در مدل‌های تولید تصویر
  • 33. چالش‌ها و محدودیت‌های درک حلقه‌های بازخورد در LLMها
  • 34. مسیرهای تحقیقاتی آینده در این حوزه
  • 35. تاثیر حلقه‌های بازخورد بر قابلیت اطمینان LLMها
  • 36. حلقه‌های بازخورد و پایداری بلندمدت LLMها
  • 37. حلقه‌های بازخورد و مقیاس‌پذیری LLMها
  • 38. استراتژی‌های نظارت بر حلقه‌های بازخورد در LLMهای مستقر
  • 39. تاثیر حلقه‌های بازخورد بر هزینه محاسباتی LLMها
  • 40. حلقه‌های بازخورد و بهینه‌سازی مصرف انرژی LLMها
  • 41. حلقه‌های بازخورد و معماری‌های جدید LLM
  • 42. حلقه‌های بازخورد و روش‌های یادگیری خودنظارتی
  • 43. حلقه‌های بازخورد و یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 44. حلقه‌های بازخورد و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 45. حلقه‌های بازخورد و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 46. حلقه‌های بازخورد و یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 47. حلقه‌های بازخورد و یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 48. حلقه‌های بازخورد و روش‌های تفسیرپذیری مدل (Explainable AI)
  • 49. حلقه‌های بازخورد و ارزیابی جامع LLMها
  • 50. نقش حلقه‌های بازخورد در توسعه LLMهای مسئولانه
  • 51. حلقه‌های بازخورد و بهبود مستمر LLMها
تگ‌ها: AI safety fine-tuning LLM RLHF بازخورد مثبت بازخورد منفی بی‌ثباتی پدیده مقیاس‌پذیر توهم حلقه بازخورد سوگیری سیستم‌های پیچیده مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.