فلش‌کارت‌های آموزشی معیارهای کلیدی برای انتخاب بهترین LLM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معیارهای کلیدی برای انتخاب بهترین LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معیارهای کلیدی برای انتخاب بهترین LLM
• 2. تعریف مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و انواع مختلف
• 3. معماری‌های مختلف مدل‌های زبانی (Transformer, Mixture of Experts, etc.)
• 4. ویژگی‌های کلیدی مدل‌ها (پارامترها، داده‌های آموزشی، حجم)
• 5. مقایسه بین مدل‌های باز و بسته (Open-source vs Proprietary)
• 6. قدرت‌های زبانی مدل‌ها (کاهش بروز، چندزبانهی، زبان‌های خاص)
• 7. ارزیابی دقت و کیفیت خروجی (معیارهای آماری، تست‌های تخصصی)
• 8. تست‌های عمومی (MMLU, BIG-bench) و معنا در انتخاب
• 9. سرعت پردازش و زمان پاسخ (latency)
• 10. مصرف منابع (GPU/CPU, حافظه)
• 11. هزینه‌های عملیاتی (قیمت‌گذاری، مدل‌های پرداخت‌محور)
• 12. قابلیت تخصیص (Customization, fine-tuning)
• 13. قابلیت گسترش (Scalability) و پشتیبانی از داده‌های بزرگ
• 14. قابلیت ادغام (Integration) با سیستم‌های موجود
• 15. قابلیت امنیت و حریم خصوصی (Data leakage, toxicity)
• 16. قابلیت کنترل (Control, prompting, alignment)
• 17. قابلیت ترجمه و پشتیبانی از زبان‌های مختلف
• 18. قابلیت تولید محتوا (Creative generation) و کیفیت متن
• 19. قابلیت استدلال منطقی و ریاضی (Reasoning, Math)
• 20. قابلیت کدنویسی (Code generation) و دقت برنامه‌نویسی
• 21. قابلیت تعامل صوتی/صوتی (Speech, multimodal)
• 22. قابلیت پردازش تصویری (Vision) اگر مرتبط
• 23. قابلیت استفاده در صنایع خاص (Healthcare, Finance, etc.)
• 24. قابلیت تنظیمات کاربر (User control, UI)
• 25. قابلیت مستندات و پشتیبانی فنی (Documentation, API)
• 26. قابلیت مستندسازی و نمونه‌کد (Examples, code snippets)
• 27. قابلیت تست و اعتبارسنجی (Testing, validation)
• 28. روش‌های مقایسه‌ای (Side-by-side benchmarking)
• 29. روش‌های آمارایی برای مقایسهٔ مدل‌ها (Confidence intervals, statistical significance)
• 30. روش‌های بهبود کیفیت خروجی (Prompt engineering, temperature, top-p)
• 31. روش‌های کاهش هزینه (Distillation, quantization, pruning)
• 32. روش‌های بهبود سرعت (Model parallelism, inference optimization)
• 33. روش‌های بهبود دقت (Fine-tuning, RLHF, supervised fine-tuning)
• 34. روش‌های بهبود ایمنی (Safety mitigations, red teaming)
• 35. روش‌های بهبود قابلیت ترجمه (Multilingual training, language adapters)
• 36. روش‌های بهبود قابلیت استدلال (Chain-of-thought prompting, tool use)
• 37. روش‌های بهبود قابلیت کدنویسی (Code-specific fine-tuning)
• 38. روش‌های بهبود قابلیت تعامل (Feedback loops, user rating)
• 39. روش‌های ارزیابی مستمر (Continuous evaluation, monitoring)
• 40. معماری‌های قابل ترکیب (Mixture of experts, ensemble methods)
• 41. مدل‌های کوچک (Small models) برای استفاده در_edge_
• 42. مدل‌های بزرگ (Large models) برای کاربردهای سنگین
• 43. تعادل بین دقت و هزینه (Precision vs Efficiency trade-off)
• 44. معیارهای قانونی و اخلاقی (Compliance, GDPR, bias)
• 45. معیارهای مالکیت فکری (Licensing, usage rights)
• 46. معیارهای مستندسازی (API docs, SDKs)
• 47. معیارهای پشتیبانی فنی (Support, warranty)
• 48. معیارهای مستقر بودن (Stability, versioning)
• 49. معیارهای قابلیت دسترسی (Accessibility, latency for low-end devices)
• 50. معیارهای تعامل کاربری (User experience, UI/UX)
• 51. معیارهای قابلیت تخصیص خودکار (Auto‑scaling)
• 52. معیارهای قابلیت ادغام با داده‌های سازمانی (Enterprise data integration)
• 53. معیارهای نهایی و تصمیم‌گیری (Summary checklist for selection)