اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های عیب‌یابی (Troubleshooting) در LLMs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های عیب‌یابی (Troubleshooting) در LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 4. مبانی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. انواع مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. مبانی عیب‌یابی در نرم‌افزار
• 8. اصول کلی عیب‌یابی
• 9. شناسایی و دسته‌بندی خطاها
• 10. روش‌های جمع‌آوری اطلاعات خطا
• 11. تحلیل ریشه‌ای خطا (Root Cause Analysis)
• 12. نمودار ایشیکاوا (استخوان ماهی) برای عیب‌یابی
• 13. تحلیل درخت خطا (Fault Tree Analysis)
• 14. تکنیک‌های رفع خطا در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 15. عیب‌یابی در مرحله توسعه
• 16. عیب‌یابی در مرحله تست
• 17. عیب‌یابی در محیط عملیاتی
• 18. عیب‌یابی در پلتفرم‌های ابری
• 19. عیب‌یابی در پایگاه‌های داده
• 20. عیب‌یابی در شبکه‌های ارتباطی
• 21. مدیریت و مستندسازی خطاها
• 22. ابزارهای عیب‌یابی نرم‌افزار
• 23. مقدمه‌ای بر عیب‌یابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. چالش‌های منحصر به فرد در عیب‌یابی LLMs
• 25. انواع خطاها در LLMs
• 26. خطاهای مرتبط با داده‌های آموزشی
• 27. خطاهای مرتبط با معماری مدل
• 28. خطاهای مرتبط با فرآیند آموزش
• 29. خطاهای مرتبط با تولید خروجی
• 30. خطاهای مرتبط با سوگیری (Bias) در LLMs
• 31. خطاهای مرتبط با ایمنی و اخلاق در LLMs
• 32. تکنیک‌های تشخیص خطا در LLMs
• 33. تحلیل لاگ‌ها و خروجی‌های مدل
• 34. استفاده از داده‌های اعتبارسنجی (Validation Data)
• 35. روش‌های ارزیابی عملکرد LLMs
• 36. شاخص‌های کمی برای ارزیابی LLMs
• 37. شاخص‌های کیفی برای ارزیابی LLMs
• 38. عیب‌یابی عدم دقت در پاسخ‌ها
• 39. عیب‌یابی پاسخ‌های نامربوط
• 40. عیب‌یابی تکرار در خروجی‌ها
• 41. عیب‌یابی توهمات (Hallucinations) در LLMs
• 42. روش‌های کاهش توهمات
• 43. عیب‌یابی سوگیری‌های ناخواسته
• 44. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری
• 45. روش‌های کاهش سوگیری در LLMs
• 46. عیب‌یابی مشکلات امنیتی در LLMs
• 47. حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 48. روش‌های مقابله با حملات تزریق پرامپت
• 49. عیب‌یابی مشکلات اخلاقی و محتوایی
• 50. مدیریت محتوای نامناسب
• 51. اطمینان از انطباق با قوانین و مقررات
• 52. عیب‌یابی مشکلات مرتبط با منابع محاسباتی
• 53. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 54. بهینه‌سازی زمان پردازش
• 55. عیب‌یابی مشکلات مرتبط با داده‌های ورودی
• 56. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های ورودی
• 57. عیب‌یابی مشکلات مرتبط با تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 58. تأثیر پارامترها بر عملکرد مدل
• 59. روش‌های بهینه‌سازی پارامترها
• 60. عیب‌یابی مشکلات در fine-tuning مدل‌ها
• 61. تنظیمات مناسب برای fine-tuning
• 62. ارزیابی مدل پس از fine-tuning
• 63. عیب‌یابی مشکلات در استقرار (Deployment) LLMs
• 64. انطباق با زیرساخت‌های فنی
• 65. مانیتورینگ عملکرد در محیط عملیاتی
• 66. عیب‌یابی مشکلات مرتبط با Latency
• 67. بهینه‌سازی معماری برای کاهش Latency
• 68. عیب‌یابی مشکلات مرتبط با Throughput
• 69. افزایش توان عملیاتی مدل
• 70. عیب‌یابی مشکلات در مدل‌های چندزبانه
• 71. مدیریت زبان‌های مختلف در ورودی و خروجی
• 72. عیب‌یابی مشکلات در مدل‌های تخصصی (Domain-specific)
• 73. تنظیم مدل برای حوزه‌های خاص
• 74. ارزیابی مدل در حوزه تخصصی
• 75. عیب‌یابی مشکلات در ارتباط با API ها و کتابخانه‌ها
• 76. مدیریت وابستگی‌ها
• 77. به‌روزرسانی کتابخانه‌ها
• 78. عیب‌یابی مشکلات در سناریوهای تعاملی
• 79. مدیریت تاریخچه مکالمه
• 80. عیب‌یابی مشکلات در تفسیر نیت کاربر (Intent Recognition)
• 81. بهبود دقت در تشخیص نیت
• 82. عیب‌یابی مشکلات در تولید پاسخ‌های خلاقانه
• 83. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 84. عیب‌یابی مشکلات در مدل‌های کوچک‌تر (Smaller LLMs)
• 85. بهینه‌سازی برای منابع محدود
• 86. عیب‌یابی مشکلات در مدل‌های بزرگ‌تر (Larger LLMs)
• 87. مدیریت منابع عظیم
• 88. عیب‌یابی در سیستم‌های مبتنی بر LLMs
• 89. یکپارچه‌سازی LLMs با سایر مؤلفه‌ها
• 90. مانیتورینگ و عیب‌یابی سیستم‌های یکپارچه
• 91. کارگاه عملی: عیب‌یابی سناریوهای واقعی LLMs
• 92. بررسی موارد مطالعاتی موفق در عیب‌یابی LLMs
• 93. مباحث پیشرفته در عیب‌یابی LLMs
• 94. آینده عیب‌یابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 95. ابزارهای نوین برای عیب‌یابی LLMs