کتاب صوتی راهکارهای عملی ارتقای دقت و عملکرد مدل‌های زبانی با استفاده از تکنیک‌های ارزیابی و یادگیری چندنمونه‌ای (Few-Shot)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی ارتقای دقت و عملکرد مدل‌های زبانی با استفاده از تکنیک‌های ارزیابی و یادگیری چندنمونه‌ای (Few-Shot)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با چرخه‌های حیات مدل‌های زبانی از پیش‌آموزش تا تنظیم دقیق
• 3. نقش مهندسی پرامپت در بهبود خروجی مدل‌های زبانی
• 4. تفاوت‌های بنیادین پرامپت‌نویسی مستقیم و روش‌های یادگیری در متن
• 5. مفهوم یادگیری چندنمونه‌ای یا Few-Shot در مدل‌های زبانی
• 6. اهمیت انتخاب و چینش نمونه‌ها در بهبود دقت مدل
• 7. روش‌های استاندارد ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در وظایف مختلف
• 8. معرفی معیارهای کمی و کیفی برای سنجش پاسخ‌های تولیدی
• 9. طراحی پرامپت‌های ساختاریافته برای کاهش توهمات مدل
• 10. تکنیک‌های زنجیره تفکر یا Chain of Thought برای حل مسائل پیچیده
• 11. استراتژی‌های انتخاب نمونه‌های بهینه برای یادگیری چندنمونه‌ای
• 12. تأثیر تنوع داده‌های ورودی بر پایداری خروجی مدل
• 13. مدیریت محدودیت‌های طول پنجره متنی و توکن‌بندی
• 14. بهینه‌سازی پرامپت برای کاهش نرخ خطای محاسباتی
• 15. روش‌های پیاده‌سازی ارزیابی خودکار با استفاده از مدل‌های داور
• 16. تحلیل خطاهای رایج در پاسخ‌های مدل و دسته‌بندی آن‌ها
• 17. تکنیک‌های اصلاحی برای بهبود دقت در حوزه‌های تخصصی
• 18. استفاده از یادگیری صفر‌نمونه‌ای یا Zero-Shot در مقایسه با Few-Shot
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های بازخورد برای ارتقای مستمر پرامپت‌ها
• 20. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های زبانی چندمرحله‌ای
• 21. ارزیابی دقت مدل در پردازش متون فارسی و حفظ ساختار زبانی
• 22. تکنیک‌های فشرده‌سازی پرامپت برای بهبود سرعت پاسخ‌دهی
• 23. استفاده از راهبردهای اجبار ساختاری در خروجی‌های مدل
• 24. روش‌های اعتبارسنجی خروجی برای کاربردهای حساس و سازمانی
• 25. تطبیق خروجی مدل با استانداردهای اخلاقی و قوانین محتوایی
• 26. آموزش گام‌به‌گام پیاده‌سازی یک خط لوله ارزیابی مدل
• 27. مستندسازی پرامپت‌های موفق و ایجاد کتابخانه الگوهای بهینه
• 28. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در سناریوهای یادگیری چندنمونه‌ای
• 29. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل خطا برای شناسایی نقاط ضعف مدل
• 30. استراتژی‌های به‌روزرسانی پرامپت در مواجهه با داده‌های جدید
• 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 32. اصول طراحی رابط کاربری تعاملی برای بهبود تجربه کاربری مدل
• 33. بررسی نقش تنظیمات پارامتریک در کنترل رفتار مدل
• 34. تکنیک‌های پایش عملکرد مدل در محیط‌های عملیاتی
• 35. راهکارهای مقابله با سوگیری‌های ناخواسته در خروجی‌های مدل
• 36. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های کاربران برای بهبود مدل
• 37. نتیجه‌گیری و تدوین نقشه راه برای ارتقای مستمر مدل‌های زبانی