فلش‌کارت‌های آموزشی AA-Omniscience: سنجش و ارتقای دقت دانش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره AA-Omniscience: سنجش و ارتقای دقت دانش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. معماری‌های پایه LLMs: ترانسفورمر و فراتر از آن
• 3. فرایند آموزش LLMs: داده‌ها و اهداف
• 4. درک مفهوم "دانش" در LLMs
• 5. چگونگی کسب دانش توسط LLMs
• 6. نمایندگی دانش در فضای پنهان مدل
• 7. نقش داده‌های آموزشی در شکل‌گیری دانش
• 8. محدودیت‌های ذاتی LLMs در نمایش دانش
• 9. مفهوم "هوش" و "فهم" در LLMs
• 10. چالش‌های اولیه در دانش LLMs: سوگیری و اطلاعات نادرست
• 11. چرا ارزیابی LLMs ضروری است؟
• 12. ابعاد مختلف ارزیابی LLMs
• 13. تعریف قابلیت اطمینان (Reliability) در زمینه LLMs
• 14. تمایز دقت، صحت و قابلیت اطمینان
• 15. مفهوم واقع‌گرایی (Factuality) در خروجی LLMs
• 16. پدیده توهم‌زایی (Hallucination) و اهمیت آن
• 17. معیارهای عمومی ارزیابی عملکرد LLMs
• 18. چالش‌های ارزیابی جامع LLMs
• 19. ارزیابی دانش در برابر مهارت‌های زبانی
• 20. اهمیت ارزیابی مستمر در چرخه عمر LLMs
• 21. مفهوم "دامنه دانش" در LLMs
• 22. تعریف دانش برون‌حوزه‌ای (Cross-Domain Knowledge)
• 23. اهمیت ارزیابی قابلیت اطمینان دانش برون‌حوزه‌ای
• 24. چالش‌های انتقال دانش بین دامنه‌ها
• 25. شناسایی مرزهای دامنه‌های دانش برای LLMs
• 26. مدل‌سازی دامنه‌های دانش: رویکردهای مختلف
• 27. سنجش عمق دانش در یک دامنه خاص
• 28. ارزیابی پهنای دانش LLMs در دامنه‌های متعدد
• 29. تفاوت‌های معنایی در دامنه‌های مختلف و تاثیر آن بر دانش
• 30. نقش زمینه (Context) در ارزیابی دانش برون‌حوزه‌ای
• 31. طراحی پروتکل‌های ارزیابی برای دانش برون‌حوزه‌ای
• 32. معیارهای اختصاصی برای ارزیابی دانش برون‌حوزه‌ای
• 33. روش‌های اندازه‌گیری سازگاری دانش بین دامنه‌ها
• 34. شناسایی شکاف‌های دانشی در مرزهای دامنه
• 35. مثال‌هایی از سناریوهای ارزیابی دانش برون‌حوزه‌ای
• 36. توسعه مجموعه داده‌های بنچمارک برای قابلیت اطمینان دانش
• 37. معیارهای ارزیابی واقع‌گرایی: دقت، بازخوانی، F1
• 38. بنچمارک‌های موجود برای ارزیابی دانش (مانند MMLU, HELM)
• 39. طراحی پرسش‌ها (Prompts) برای سنجش دانش خاص
• 40. مهندسی پرامپت برای آشکارسازی نقاط ضعف دانش
• 41. ارزیابی خودکار در برابر ارزیابی انسانی
• 42. روش‌های جمع‌آوری و حاشیه‌نویسی داده‌ها برای واقع‌گرایی
• 43. ابزارهای تحلیل خطا برای شناسایی الگوهای اشتباه
• 44. سنجش عدم قطعیت (Uncertainty Estimation) در پاسخ‌های LLM
• 45. ردیابی منبع دانش (Knowledge Provenance)
• 46. ارزیابی قابلیت استدلال LLMs در دامنه‌های مختلف
• 47. تشخیص پاسخ‌های با اعتماد به نفس کاذب
• 48. رویکردهای مبتنی بر داده‌های ساختاریافته (Knowledge Graphs) برای ارزیابی
• 49. ارزیابی پایداری پاسخ‌ها (Consistency)
• 50. بنچمارک‌سازی در طول زمان: ارزیابی تکامل دانش
• 51. مکانیسم‌های شناسایی توهم‌زایی
• 52. استراتژی‌های کاهش توهم‌زایی در LLMs
• 53. ویرایش دانش (Knowledge Editing) در LLMs
• 54. چالش‌های به‌روزرسانی دانش در LLMs
• 55. مفهوم تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) برای ارتقاء دقت
• 56. معماری‌های RAG و پیاده‌سازی آن‌ها
• 57. مزایای RAG در بهبود قابلیت اطمینان دانش برون‌حوزه‌ای
• 58. خودتصحیحی (Self-Correction) در LLMs برای بهبود پاسخ‌ها
• 59. رویکردهای مبتنی بر بازخورد انسان (RLHF) برای ارتقاء دانش
• 60. نقش تنظیم دقیق (Fine-tuning) در تثبیت دانش
• 61. مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks) به دانش LLMs
• 62. رویکردهای دفاعی در برابر دستکاری دانش
• 63. ارزیابی قابلیت تعمیم (Generalization) دانش به دامنه‌های جدید
• 64. شفافیت و توضیح‌پذیری (Explainability) در تصمیم‌گیری‌های دانش‌محور
• 65. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models) برای بهبود قابلیت اطمینان
• 66. استفاده از ابرداده (Metadata) برای اعتبارسنجی دانش
• 67. استنتاج و استدلال با دانش قابل اعتماد
• 68. مدیریت دانش منسوخ شده در LLMs
• 69. ارزیابی سوگیری‌های فرهنگی و جغرافیایی در دانش
• 70. تکنیک‌های کاهش سوگیری دانش
• 71. مطالعه موردی: ارزیابی دانش در حوزه پزشکی
• 72. مطالعه موردی: ارزیابی دانش در حوزه مالی
• 73. مطالعه موردی: ارزیابی دانش در علوم پایه
• 74. کاربردهای صنعتی LLMs با دانش قابل اعتماد
• 75. بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی LLMs با قابلیت اطمینان بالا
• 76. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A) با تمرکز بر واقع‌گرایی
• 77. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی دانش غیرقابل اعتماد LLMs
• 78. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوای دانش‌محور توسط LLMs
• 79. آینده تحقیقات در ارزیابی دانش برون‌حوزه‌ای
• 80. رویکردهای نوظهور در ارتقاء قابلیت اطمینان دانش LLMs
• 81. نقش همکاری انسان و LLM در اعتبارسنجی دانش
• 82. ابزارهای نرم‌افزاری برای مهندسی قابلیت اطمینان LLMs
• 83. استانداردسازی روش‌های ارزیابی دانش
• 84. تاثیر LLMs چندوجهی (Multimodal) بر دانش
• 85. چالش مقیاس‌پذیری در ارزیابی جامع دانش
• 86. تعامل LLMs با پایگاه‌های دانش خارجی: عمق بیشتر RAG
• 87. ارزیابی قابلیت استدلال چندمرحله‌ای بر اساس دانش
• 88. نقش مدل‌های زبانی کوچک‌تر (SLMs) در ارزیابی
• 89. پایش عملکرد دانش LLMs در محیط عملیاتی
• 90. راهکارهای بهبود مستمر دانش مدل پس از استقرار
• 91. طراحی مجموعه داده‌های ترکیبی برای ارزیابی برون‌حوزه‌ای
• 92. ارزیابی دانش در حوزه‌های با منابع کم (Low-Resource Domains)
• 93. روش‌های کمی‌سازی "برون‌حوزه‌ای بودن" در ارزیابی
• 94. معیارهای سنجش انسجام دانش در سراسر دامنه‌ها
• 95. تحلیل شباهت و تفاوت دانش بین دامنه‌ها
• 96. مدل‌های شناختی برای توضیح خطاهای دانش برون‌حوزه‌ای
• 97. تاثیر اندازه مدل بر قابلیت اطمینان دانش برون‌حوزه‌ای
• 98. استفاده از شبیه‌سازی برای ارزیابی سناریوهای پیچیده دانش
• 99. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در مورد دقت دانش LLMs
• 100. آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد و هوشمند همه‌جانبه (Omni-intelligent AI)