کتاب صوتی جستجوی حقیقت در دریای اطلاعات LLMs: راهنمای کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی حقیقت در دریای اطلاعات LLMs: راهنمای کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: اطلاعات نادرست و توهم (Hallucination) در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای مدل‌های زبانی بزرگ و ماهیت تولید متن
• 2. آشنایی با پدیده توهم (Hallucination) در هوش مصنوعی و دلایل بروز آن
• 3. شناخت انواع اطلاعات نادرست، فکت‌های ساختگی و خطاهای منطقی در خروجی LLMs
• 4. تحلیل نقش داده‌های آموزشی در شکل‌گیری سوگیری‌ها و اطلاعات نادرست مدل
• 5. بررسی محدودیت‌های حافظه متنی (Context Window) و گم شدن اطلاعات در پاسخ‌ها
• 6. تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای کاهش نرخ توهم مدل
• 7. استفاده از رویکرد زنجیره تفکر (Chain-of-Thought) برای افزایش دقت استدلال مدل
• 8. روش‌های راستی‌آزمایی و اعتبارسنجی پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 9. کاربرد فناوری جستجوی افزوده بازیابی (RAG) در مستندسازی و ارتقای صحت اطلاعات مدل
• 10. بررسی ابزارها و پلتفرم‌های مجهز به جستجوی وب برای تایید لحظه‌ای فکت‌ها
• 11. شناسایی الگوهای کلامی و نشانه‌های هشداردهنده در پاسخ‌های توهم‌آمیز مدل
• 12. مدیریت و کنترل منابع استناددهی و ارجاع‌دهی متقابل در خروجی‌های LLM
• 13. بررسی مقایسه‌ای میزان توهم در مدل‌های زبانی متن‌باز و تجاری مختلف
• 14. استفاده از روش‌های ترامپینگ پرامپت (Prompt Temperament) برای کنترل خلاقیت و دقت
• 15. طراحی سناریوهای تست و ارزیابی حقیقت‌سنجی برای پروژه‌های هوش مصنوعی کاربردی
• 16. به کارگیری مدل‌های ناظر (Guardrails) و فیلترهای خودکار برای مهار اطلاعات نادرست
• 17. بررسی خطاهای ناشی از ترجمه و پردازش زبان‌های کم‌منبع در مدل‌های زبانی
• 18. تکنیک‌های اصلاح تعاملی پرامپت و بازخوردگیری گام‌به‌گام برای تصحیح خطای مدل
• 19. پیاده‌سازی استراتژی‌های جامع مدیریت ریسک اطلاعات نادرست در سازمان‌ها
• 20. پروژه جامع: طراحی و پیاده‌سازی یک پروتکل کامل راستی‌آزمایی و کاهش توهم برای سیستم‌های مبتنی بر LLM