فلش‌کارت‌های آموزشی تکنیک‌های ارزیابی و بهبود عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های ارزیابی و بهبود عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و اجزای اصلی آن‌ها
• 3. ارزیابی کیفیت بازیابی اطلاعات: معیارهای سنتی
• 4. معرفی معیارهای ارزیابی جدید در بازیابی اطلاعات با LLMs
• 5. مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی بازیابی اطلاعات
• 6. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای ارزیابی LLMs در بازیابی اطلاعات
• 7. بررسی اثرات Embeddingها بر عملکرد بازیابی اطلاعات
• 8. مقایسه روش‌های مختلف Embedding برای متن فارسی
• 9. تکنیک‌های Fine-tuning LLMs برای بازیابی اطلاعات
• 10. استفاده از LLMs برای تولید Queryهای جستجو
• 11. بهینه‌سازی Queryهای جستجو با استفاده از LLMs
• 12. روش‌های ارزیابی عملکرد LLMs در تولید Query
• 13. اثرات طول متن بر عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات
• 14. روش‌های مدیریت متن‌های طولانی برای LLMs
• 15. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای Embedding
• 16. استفاده از روش‌های تقریب همسایه نزدیک (ANN) برای بازیابی اطلاعات
• 17. معرفی کتابخانه‌های متن‌باز برای ANN
• 18. بهینه‌سازی ANN برای داده‌های متنی فارسی
• 19. بررسی روش‌های Ranking در بازیابی اطلاعات با LLMs
• 20. تکنیک‌های Re-ranking برای بهبود دقت نتایج بازیابی
• 21. استفاده از LLMs برای تولید خلاصه‌های مرتبط با Query
• 22. ارزیابی کیفیت خلاصه‌های تولید شده توسط LLMs
• 23. روش‌های مقابله با ابهام در زبان فارسی برای LLMs
• 24. تکنیک‌های disambiguation معنایی با استفاده از LLMs
• 25. بررسی اثرات نویز در داده‌ها بر عملکرد LLMs
• 26. روش‌های پاکسازی داده‌ها برای بهبود عملکرد LLMs
• 27. استفاده از LLMs برای شناسایی و تصحیح غلط‌های املایی
• 28. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت تعمیم LLMs به داده‌های جدید
• 29. بررسی اثرات Bias در LLMs بر نتایج بازیابی اطلاعات
• 30. روش‌های کاهش Bias در LLMs
• 31. استفاده از LLMs برای شخصی‌سازی نتایج بازیابی اطلاعات
• 32. تکنیک‌های جمع‌آوری بازخورد کاربران برای بهبود LLMs
• 33. بررسی امنیت LLMs در برابر حملات adversarial
• 34. روش‌های دفاعی در برابر حملات adversarial
• 35. استفاده از LLMs برای تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 36. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs
• 37. بررسی اثرات محاسبات کوانتومی بر آینده LLMs
• 38. معرفی چارچوب‌های ارزیابی LLMs در بازیابی اطلاعات
• 39. بهینه‌سازی LLMs برای سخت‌افزارهای محدود
• 40. استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات چندزبانه
• 41. تکنیک‌های ترجمه ماشینی برای بهبود بازیابی اطلاعات
• 42. بررسی نقش دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های دانش در LLMs
• 43. استفاده از LLMs برای استدلال و پاسخ به سوالات پیچیده
• 44. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت استدلال LLMs
• 45. بررسی اثرات تنظیم پارامترهای LLMs بر عملکرد بازیابی
• 46. روش‌های انتخاب بهینه پارامترها برای LLMs
• 47. استفاده از LLMs برای تولید پاسخ‌های توصیفی به سوالات
• 48. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده
• 49. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات تصویری
• 50. استفاده از LLMs برای تولید Caption برای تصاویر
• 51. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت Captionهای تولید شده
• 52. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات صوتی
• 53. استفاده از LLMs برای تبدیل گفتار به متن و متن به گفتار
• 54. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت تبدیل گفتار به متن و بالعکس
• 55. بررسی کاربردهای LLMs در بازیابی اطلاعات در حوزه‌های تخصصی
• 56. استفاده از LLMs برای استخراج اطلاعات از متون تخصصی
• 57. تکنیک‌های ارزیابی دقت استخراج اطلاعات
• 58. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 59. استفاده از LLMs برای تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 60. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل احساسات
• 61. بررسی چالش‌های استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات فارسی
• 62. روش‌های غلبه بر چالش‌های بازیابی اطلاعات فارسی
• 63. معرفی ابزارهای توسعه و استقرار LLMs
• 64. تکنیک‌های مانیتورینگ و نگهداری LLMs
• 65. بررسی آینده بازیابی اطلاعات با LLMs
• 66. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهبود LLMs در بازیابی اطلاعات
• 67. استفاده از LLMs برای تولید داده‌های آموزشی مصنوعی
• 68. ارزیابی عملکرد LLMs در شرایط کم‌داده
• 69. بررسی اثرات استفاده از معماری Transformer بر LLMs
• 70. تکنیک‌های بهینه‌سازی معماری Transformer برای LLMs
• 71. استفاده از LLMs برای تولید گزارش‌های تحلیلی از نتایج بازیابی اطلاعات
• 72. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت گزارش‌های تحلیلی
• 73. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش
• 74. استفاده از LLMs برای ساخت و نگهداری پایگاه‌های دانش
• 75. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت پایگاه‌های دانش
• 76. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات در دستگاه‌های موبایل
• 77. تکنیک‌های بهینه‌سازی LLMs برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 78. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در محیط‌های ابری
• 79. استفاده از LLMs به عنوان سرویس (LLMaaS)
• 80. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد LLMaaS
• 81. بررسی چالش‌های حفظ حریم خصوصی در استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات
• 82. روش‌های حفظ حریم خصوصی در LLMs
• 83. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در حوزه سلامت
• 84. استفاده از LLMs برای استخراج اطلاعات پزشکی از متون
• 85. تکنیک‌های ارزیابی دقت استخراج اطلاعات پزشکی
• 86. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات حقوقی
• 87. استفاده از LLMs برای تحلیل اسناد حقوقی
• 88. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل اسناد حقوقی
• 89. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات مالی
• 90. استفاده از LLMs برای تحلیل گزارش‌های مالی
• 91. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل گزارش‌های مالی