فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های نویزی و نامعتبر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های نویزی و نامعتبر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های نویزی و نامعتبر در LLMها
• 2. انواع نویز در داده‌های متنی
• 3. منابع ایجاد داده‌های نامعتبر
• 4. تاثیر داده‌های نویزی بر عملکرد LLMها
• 5. معیارهای ارزیابی استاندارد LLMها و محدودیت‌های آن‌ها در مواجهه با نویز
• 6. روش‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش نویز
• 7. پاکسازی داده‌های متنی: حذف کاراکترهای نامعتبر
• 8. تصحیح املایی و گرامری خودکار
• 9. حذف داده‌های تکراری و مشابه
• 10. استانداردسازی فرمت داده‌ها
• 11. تکنیک‌های افزایش داده برای مقابله با داده‌های نویزی
• 12. بررسی کیفیت داده با استفاده از آمار توصیفی
• 13. شناسایی و حذف برچسب‌های نادرست
• 14. استفاده از مدل‌های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی داده‌های نامعتبر
• 15. روش‌های نیمه نظارتی برای ارزیابی کیفیت داده
• 16. ارزیابی LLMها با استفاده از داده‌های مصنوعی نویزی
• 17. تولید داده‌های نویزی مصنوعی با روش‌های مختلف
• 18. سناریوهای ارزیابی LLMها در شرایط نویزی واقعی
• 19. ارزیابی مقاومت LLMها در برابر حملات Adversarial
• 20. تکنیک‌های Robustness Training برای افزایش مقاومت LLMها
• 21. استفاده از Regularization برای کاهش اثر نویز
• 22. Fine-tuning LLMها با داده‌های نویزی
• 23. مقایسه رویکردهای مختلف Fine-tuning در شرایط نویزی
• 24. ارزیابی عملکرد LLMها در وظایف مختلف با داده‌های نویزی
• 25. تاثیر نویز بر پاسخگویی و دقت LLMها
• 26. ارزیابی سوگیری (Bias) در LLMها در مواجهه با داده‌های نویزی
• 27. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌های نویزی
• 28. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی LLMها در شرایط نویزی
• 29. ارزیابی LLMها در زبان‌های مختلف با داده‌های نویزی
• 30. چالش‌های ارزیابی LLMها در زبان فارسی با داده‌های نویزی
• 31. ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی و پاکسازی داده‌های متنی
• 32. معرفی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پرکاربرد
• 33. مطالعه موردی: ارزیابی LLMها در یک کاربرد خاص با داده‌های نویزی
• 34. بهینه‌سازی LLMها برای خلاصه‌سازی متون نویزی
• 35. ارزیابی LLMها در ترجمه ماشینی با داده‌های نویزی
• 36. استفاده از LLMها برای تشخیص داده‌های نویزی
• 37. توسعه یک سیستم ارزیابی خودکار کیفیت داده برای LLMها
• 38. آینده ارزیابی LLMها در مواجهه با داده‌های نویزی