اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Perplexity: سنجش شگفتی و دقت در مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Perplexity: سنجش شگفتی و دقت در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سنجش شگفتی و دقت در مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم کلیدی در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 3. شگفتی (Perplexity) چیست و چرا مهم است؟
• 4. نحوه محاسبه شگفتی در مدل‌های زبانی
• 5. مدل‌های زبانی آماری و شگفتی
• 6. مدل‌های زبانی عصبی و شگفتی
• 7. ارتباط شگفتی با احتمال‌سنجی متن
• 8. تاثیر حجم و کیفیت داده بر شگفتی
• 9. شگفتی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. محدودیت‌های سنجش شگفتی
• 11. روش‌های ارزیابی دقت مدل‌های زبانی
• 12. دقت (Accuracy) در وظایف مختلف زبانی
• 13. معیارهای ارزیابی دقت برای طبقه‌بندی متن
• 14. ارزیابی دقت در ترجمه ماشینی
• 15. ارزیابی دقت در خلاصه‌سازی متن
• 16. ارزیابی دقت در تولید متن
• 17. معیارهای ارزیابی دقت برای پاسخگویی به سوال
• 18. ارزیابی دقت در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 19. ارزیابی دقت در تحلیل احساسات
• 20. معیارهای ارزیابی دقت برای مدل‌های زبانی مولد
• 21. ارتباط شگفتی و دقت در مدل‌های زبانی
• 22. همبستگی بین شگفتی پایین و دقت بالا
• 23. چرا شگفتی پایین همیشه به معنی دقت بالا نیست؟
• 24. مثال‌هایی از تفاوت شگفتی و دقت
• 25. تکنیک‌های بهبود شگفتی مدل‌های زبانی
• 26. بهینه‌سازی معماری مدل‌های زبانی
• 27. استفاده از داده‌های بیشتر و متنوع‌تر
• 28. پیش‌پردازش داده‌ها و تاثیر آن بر شگفتی
• 29. تنظیم ابرپارامترها برای کاهش شگفتی
• 30. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 31. بهبود دقت مدل‌های زبانی
• 32. استفاده از داده‌های برچسب‌دار با کیفیت
• 33. تقویت مدل‌ها با یادگیری تقویتی
• 34. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 35. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ از پیش آموزش‌دیده
• 36. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 37. ارزیابی مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 38. چالش‌های ارزیابی در زبان فارسی
• 39. معیارهای مناسب برای ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 40. داده‌های ارزیابی استاندارد در زبان فارسی
• 41. شگفتی در مدل‌های زبانی فارسی
• 42. دقت مدل‌های زبانی فارسی در وظایف مختلف
• 43. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی و بالعکس
• 44. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 45. تولید متن فارسی
• 46. پاسخگویی به سوالات به زبان فارسی
• 47. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده در فارسی
• 48. تحلیل احساسات متون فارسی
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در ایران
• 50. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 51. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 52. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله با آن
• 53. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های زبانی
• 54. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 55. کاربرد تفسیرپذیری در اشکال‌زدایی مدل‌ها
• 56. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از مدل‌های زبانی
• 57. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 58. استانداردهای محتوایی در سامانه‌های آموزشی رسمی
• 59. ملاحظات شرعی در آموزش و تولید محتوا
• 60. چارچوب فقهی در موضوعات حساس اقتصادی
• 61. چارچوب فقهی در موضوعات حساس فرهنگی
• 62. چارچوب فقهی در موضوعات حساس اجتماعی
• 63. رعایت حدود شرعی در آموزش موضوعات مرتبط با روابط
• 64. پوشش و حجاب در محتوای آموزشی
• 65. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
• 66. پرهیز از محتوای براندازانه یا اهانت‌آمیز
• 67. آموزش‌های فنی در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی
• 68. ممنوعیت آموزش ساخت سلاح و مواد منفجره
• 69. ممنوعیت آموزش جرایم مالی و اقتصادی
• 70. پرهیز از ترویج خودکشی و خودآزاری
• 71. پرهیز از محتوای ضد ایرانی و نژادپرستانه
• 72. اهمیت دقت و صحت در منابع علمی
• 73. تأیید منابع و استناد به مراجع معتبر
• 74. استفاده از زبان فارسی روان و علمی
• 75. پرهیز از ادبیات نامناسب و مبتذل
• 76. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در حوزه‌های دینی
• 77. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب قانونی
• 78. تطبیق محتوا با خانواده ایرانی-اسلامی
• 79. تأکید بر منافع ملی در مباحث تاریخی و سیاسی
• 80. رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
• 81. ارزیابی جامع مدل‌های زبانی
• 82. سنجه‌های ترکیبی برای سنجش شگفتی و دقت
• 83. مطالعات موردی در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 84. آینده سنجش شگفتی و دقت در مدل‌های زبانی
• 85. چالش‌های پیش رو در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 86. نقش جامعه علمی در بهبود ارزیابی مدل‌های زبانی
• 87. کاربرد عملی سنجش شگفتی و دقت در دنیای واقعی
• 88. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان مدل‌های زبانی
• 89. توصیه‌هایی برای کاربران مدل‌های زبانی
• 90. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده