کتاب صوتی ارزیابی و تست مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و تست مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کاربردی

موضوع میانی: AI Alignment

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر و کاربرد آن در مدل‌های زبانی
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی
• 4. روش‌های توکنایزیشن و تاثیر آن‌ها بر عملکرد مدل
• 5. مجموعه‌داده‌های متنی رایج برای آموزش مدل‌های زبانی
• 6. مفهوم Embedding و انواع آن
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و محدودیت‌های آن‌ها
• 8. شبکه‌های LSTM و GRU: بهبود عملکرد در پردازش دنباله‌ها
• 9. مکانیسم توجه (Attention) و نقش آن در مدل‌های زبانی
• 10. معماری BERT و کاربردهای آن در فهم زبان طبیعی
• 11. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 12. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 13. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی مدل زبانی
• 14. BLEU Score و کاربرد آن در ترجمه ماشینی
• 15. ROUGE Score و ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 16. متریک‌های ارزیابی تولید متن: دسته‌بندی و تحلیل
• 17. تست‌های مبتنی بر درک مطلب (Reading Comprehension)
• 18. تست‌های استدلال و دانش عمومی
• 19. تست‌های تولیدی: ارزیابی خلاقیت و انسجام
• 20. آزمون تورینگ و چالش‌های آن
• 21. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 22. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 23. ترجمه ماشینی مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 24. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با مدل‌های زبانی
• 25. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با مدل‌های زبانی
• 26. تکمیل متن (Text Completion) با مدل‌های زبانی
• 27. تولید سوال (Question Generation) با مدل‌های زبانی
• 28. پاسخ به سوال (Question Answering) با مدل‌های زبانی
• 29. شناسایی و رفع ابهام معنایی کلمات
• 30. مدل‌های زبانی و تشخیص گفتار
• 31. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech) با مدل‌های زبانی
• 32. کاربرد مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 33. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. مشکلات بایاس (Bias) در مدل‌های زبانی
• 35. روش‌های کاهش بایاس در مدل‌های زبانی
• 36. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) بر مدل‌های زبانی
• 37. دفاع در برابر حملات خصمانه
• 38. امنیت مدل‌های زبانی و حفظ حریم خصوصی
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استقرار در محیط‌های محدود
• 40. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 41. Quantization و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 42. Distillation و انتقال دانش از مدل‌های بزرگ به کوچک
• 43. استفاده از TPU و GPU برای آموزش مدل‌های زبانی
• 44. ابزارهای رایج برای ارزیابی و تست مدل‌های زبانی
• 45. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج ارزیابی مدل