فلش‌کارت‌های آموزشی Perplexity, BLEU, ROUGE: ابزارهای کلیدی برای مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Perplexity, BLEU, ROUGE: ابزارهای کلیدی برای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. ارزیابی خودکار متن: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 2. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت و روانی
• 3. Perplexity: مفهوم و کاربرد در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 4. BLEU: روشی برای ارزیابی ترجمه ماشینی
• 5. ROUGE: ارزیابی خلاصه‌سازی خودکار متن
• 6. مقایسه Perplexity، BLEU و ROUGE
• 7. محاسبه Perplexity: گام به گام و با مثال
• 8. محاسبه BLEU: جزئیات پیاده‌سازی و نکات مهم
• 9. محاسبه ROUGE: انواع مختلف و کاربردهای هر کدام
• 10. تأثیر طول متن بر معیارهای ارزیابی
• 11. ارزیابی مدل‌های زبانی در زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 12. پیش‌پردازش متن برای ارزیابی دقیق‌تر
• 13. نرمال‌سازی متن و حذف نویز
• 14. توکن‌سازی و نقش آن در ارزیابی
• 15. استفاده از Word Embeddings در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 16. متریک‌های معنایی: جایگزینی برای معیارهای سطحی
• 17. ارزیابی تنوع و خلاقیت در خروجی مدل‌های زبانی
• 18. استفاده از معیارهای ارزیابی در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 19. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از معیارهای ارزیابی
• 20. ارزیابی مدل‌های تولید متن: چالش‌ها و روش‌ها
• 21. ارزیابی مدل‌های پاسخ به سؤال: معیارهای مناسب
• 22. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی: فراتر از BLEU
• 23. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی خودکار: ROUGE و غیره
• 24. معرفی ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 25. Python و کتابخانه‌های مرتبط با ارزیابی متن
• 26. استفاده از TensorFlow و PyTorch در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 27. ارزیابی مدل‌های زبانی چندزبانه
• 28. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی در زبان‌های با منابع محدود
• 29. ارزیابی مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی
• 30. ارزیابی مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی
• 31. ارزیابی مدل‌های زبانی در حوزه حقوقی
• 32. ارزیابی مدل‌های زبانی در حوزه مالی
• 33. ارزیابی مدل‌های زبانی در حوزه خبری
• 34. ارزیابی انسانی در مقابل ارزیابی خودکار
• 35. نقاط قوت و ضعف هر روش
• 36. ترکیب ارزیابی انسانی و خودکار
• 37. استفاده از معیارهای ارزیابی در مقایسه مدل‌های مختلف
• 38. انتخاب مدل زبانی مناسب بر اساس معیارهای ارزیابی
• 39. تأثیر داده‌های آموزشی بر معیارهای ارزیابی
• 40. کیفیت داده‌ها و تأثیر آن بر نتایج ارزیابی
• 41. اندازه داده‌های آموزشی و تأثیر آن بر نتایج ارزیابی
• 42. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های adversarial
• 43. حمله به مدل‌های زبانی و ارزیابی مقاومت آن‌ها
• 44. تفسیر نتایج ارزیابی: چه چیزی را نشان می‌دهند؟
• 45. شناسایی نقاط ضعف مدل‌ها بر اساس نتایج ارزیابی
• 46. بهبود عملکرد مدل‌ها بر اساس نتایج ارزیابی
• 47. ارزیابی مدل‌های زبانی در طول زمان: مانیتورینگ و نگهداری
• 48. تشخیص افت عملکرد مدل‌ها و رفع آن
• 49. ارزیابی مدل‌های زبانی در محیط‌های واقعی
• 50. ارزیابی مدل‌های زبانی در کاربردهای عملی
• 51. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 52. بهینه‌سازی معیارهای ارزیابی برای سرعت و کارایی
• 53. معیارهای ارزیابی کم‌هزینه
• 54. آینده ارزیابی مدل‌های زبانی: روندهای نوظهور
• 55. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 56. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 57. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از روش‌های آماری
• 58. تحلیل خطا در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 59. شناسایی الگوهای خطا و رفع آن‌ها
• 60. ارزیابی مدل‌های زبانی با تمرکز بر جنبه‌های اخلاقی
• 61. جلوگیری از تولید محتوای تبعیض‌آمیز و مضر
• 62. ارزیابی مدل‌های زبانی با تمرکز بر حفظ حریم خصوصی
• 63. حفاظت از اطلاعات حساس در فرآیند ارزیابی