دوره LLMs چندوجهی: توانمندسازی هوش مصنوعی فراگیر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب LLMs چندوجهی: توانمندسازی هوش مصنوعی فراگیر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر LLMs چندوجهی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی LLM چندوجهی
• 2. مقدمه ای بر LLM های چندوجهی
• 3. تاریخچه و سیر تکامل LLM های چندوجهی
• 4. چرا LLM های چندوجهی مهم هستند؟
• 5. کاربردهای LLM های چندوجهی
• 6. چالش های LLM های چندوجهی
• 7. آینده LLM های چندوجهی
• 8. معماری های LLM چندوجهی
• 9. معماری های پایه LLM
• 10. معماری های رمزگذار-رمزگشا
• 11. معماری های ترنسفورمر
• 12. معماری های مبتنی بر توجه
• 13. معماری های LLM چندوجهی: ادغام مدالیته ها
• 14. ادغام مدالیته های متنی
• 15. ادغام مدالیته های بصری
• 16. ادغام مدالیته های صوتی
• 17. ادغام مدالیته های ترکیبی
• 18. مدل های مولتی مودال منسجم
• 19. مدل های مولتی مودال با رمزگذاری مشترک
• 20. مدل های مولتی مودال با ارتباط متقابل
• 21. مدل های مولتی مودال با ادغام فعال
• 22. مدل های مولتی مودال مبتنی بر ترنسفورمر
• 23. آموزش LLM های چندوجهی
• 24. مجموعه داده های چندوجهی
• 25. جمع آوری و پیش پردازش داده های چندوجهی
• 26. برچسب گذاری و حاشیه نویسی داده های چندوجهی
• 27. ارزیابی کیفیت مجموعه داده های چندوجهی
• 28. روش های آموزش LLM های چندوجهی
• 29. یادگیری انتقالی در LLM های چندوجهی
• 30. تنظیم دقیق LLM های چندوجهی
• 31. آموزش از ابتدا LLM های چندوجهی
• 32. یادگیری با تقويت در LLM های چندوجهی
• 33. یادگیری خود نظارتی در LLM های چندوجهی
• 34. یادگیری چندوظیفه ای در LLM های چندوجهی
• 35. بهینه سازی فرآیند آموزش LLM های چندوجهی
• 36. تنظیم هایپرپارامترها
• 37. تنظیم کننده ها
• 38. روش های منظم سازی
• 39. تکنیک های پردازش موازی
• 40. پیاده سازی LLM های چندوجهی
• 41. چارچوب ها و کتابخانه های محبوب
• 42. PyTorch
• 43. TensorFlow
• 44. Hugging Face Transformers
• 45. ابزارهای پیاده سازی LLM های چندوجهی
• 46. مدل های از پیش آموزش دیده چندوجهی
• 47. آموزش مدل های سفارشی چندوجهی
• 48. مقیاس پذیری LLM های چندوجهی
• 49. چالش های مقیاس پذیری
• 50. استراتژی های مقیاس پذیری
• 51. سخت افزار مورد نیاز
• 52. بهینه سازی منابع محاسباتی
• 53. تنظیم LLM های چندوجهی
• 54. تنظیم برای وظایف خاص
• 55. تنظیم برای مدالیته های خاص
• 56. تنظیم برای دامنه های خاص
• 57. تنظیم برای کاربران خاص
• 58. روش های تنظیم
• 59. تنظیم دقیق
• 60. تنظیم با استفاده از دستورالعمل ها
• 61. تنظیم با استفاده از یادگیری با تقويت
• 62. تنظیم با استفاده از یادگیری در زمان اجرا
• 63. ارزیابی LLM های چندوجهی
• 64. معیارهای ارزیابی
• 65. معیارهای مبتنی بر وظیفه
• 66. معیارهای مبتنی بر مدالیته
• 67. معیارهای مبتنی بر کیفیت
• 68. معیارهای مبتنی بر کاربر
• 69. مجموعه داده های ارزیابی
• 70. چالش های ارزیابی
• 71. سوگیری در LLM های چندوجهی
• 72. شناسایی سوگیری
• 73. کاهش سوگیری
• 74. تاثیر سوگیری بر عملکرد
• 75. سوگیری در مجموعه داده ها
• 76. سوگیری در الگوریتم ها
• 77. سوگیری در نتایج
• 78. اخلاق در LLM های چندوجهی
• 79. مسائل اخلاقی
• 80. حریم خصوصی
• 81. امنیت
• 82. شفافیت
• 83. پاسخگویی
• 84. مسئولیت پذیری
• 85. کاربردهای اخلاقی
• 86. کاربرد LLM های چندوجهی
• 87. بینایی کامپیوتر
• 88. پردازش زبان طبیعی
• 89. تولید محتوا
• 90. رباتیک
• 91. سیستم های توصیه گر
• 92. دستیارهای مجازی
• 93. مراقبت های بهداشتی
• 94. آموزش
• 95. سرگرمی
• 96. تحقیقات علمی
• 97. چالش های کاربرد
• 98. محدودیت های فعلی
• 99. مسائل مربوط به تفسیرپذیری
• 100. مسائل مربوط به قابلیت اطمینان