کتاب ارزیابی LLMs در بستر سازمان و تیم 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 LLMs در بستر سازمان و تیم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. چرا ارزیابی LLM در سازمان مهم است؟
  • 3. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای LLMs
  • 4. انواع ارزیابی LLM: ارزیابی ذاتی در مقابل ارزیابی بیرونی
  • 5. معیارهای ارزیابی مبتنی بر دقت: BLEU, ROUGE, METEOR
  • 6. معیارهای ارزیابی مبتنی بر معنا: BERTScore, Sentence Transformers
  • 7. ارزیابی LLM برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 8. ارزیابی LLM برای وظایف تولید متن
  • 9. ارزیابی LLM برای وظایف پاسخ به سؤال
  • 10. ارزیابی LLM برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 11. ارزیابی LLM برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 12. ارزیابی LLM برای وظایف استدلال
  • 13. ارزیابی LLM برای وظایف تولید کد
  • 14. ارزیابی LLM از نظر سوگیری و انصاف
  • 15. ارزیابی LLM از نظر امنیت و حریم خصوصی
  • 16. تست‌های Adversarial برای LLMs
  • 17. ارزیابی LLM با استفاده از داده‌های واقعی سازمان
  • 18. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های ارزیابی سفارشی
  • 19. روش‌های Annotating داده برای ارزیابی LLM
  • 20. استفاده از Human-in-the-Loop برای ارزیابی LLM
  • 21. ارزیابی LLM در مقیاس بزرگ
  • 22. ابزارهای ارزیابی LLM متن‌باز
  • 23. ابزارهای ارزیابی LLM تجاری
  • 24. مقایسه ابزارهای ارزیابی LLM
  • 25. اتوماسیون فرآیند ارزیابی LLM
  • 26. ایجاد خط لوله ارزیابی LLM
  • 27. نظارت بر عملکرد LLM در طول زمان
  • 28. تشخیص Drift در عملکرد LLM
  • 29. بهینه‌سازی LLM بر اساس نتایج ارزیابی
  • 30. Fine-tuning LLM برای بهبود عملکرد
  • 31. Prompt Engineering برای بهبود عملکرد
  • 32. ارزیابی LLM در محیط‌های چندزبانه
  • 33. ارزیابی LLM برای کاربردهای خاص صنعت
  • 34. ارزیابی LLM برای پشتیبانی مشتری
  • 35. ارزیابی LLM برای تولید محتوا
  • 36. ارزیابی LLM برای تحلیل داده‌ها
  • 37. ارزیابی LLM برای تصمیم‌گیری
  • 38. ارزیابی LLM در مقایسه با سایر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 39. انتخاب مدل LLM مناسب برای نیازهای سازمان
  • 40. مدیریت ریسک‌های مرتبط با LLM
  • 41. تأثیر ارزیابی LLM بر اعتماد و پذیرش
  • 42. گزارش‌دهی نتایج ارزیابی LLM به ذینفعان
  • 43. ارائه راهکارهای بهبود بر اساس نتایج ارزیابی
  • 44. ایجاد یک فرهنگ ارزیابی مداوم LLM در سازمان
  • 45. چالش‌های ارزیابی LLM و راهکارهای مقابله با آن‌ها
  • 46. بهترین روش‌ها برای ارزیابی LLM
  • 47. آینده ارزیابی LLM
تگ‌ها: AI Evaluation AI Safety Bias Detection Fine-tuning LLM KPI LLM Large Language Models LLM LLM Evaluation LLM Metrics Organizational AI Prompt Engineering ارزیابی مدل زبانی ارزیابی هوش مصنوعی بهینه‌سازی LLM

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.