دوره تفسیرپذیری در عمل: پروژه‌های موفق LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تفسیرپذیری در عمل: پروژه‌های موفق LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر تفسیرپذیری در LLMs
• 2. اهمیت تفسیرپذیری برای LLMs
• 3. چالش های تفسیرپذیری در LLMs
• 4. انواع روش های تفسیرپذیری
• 5. تفسیرپذیری در مدل های سنتی
• 6. تفسیرپذیری در مدل های مبتنی بر قوانین
• 7. تفسیرپذیری در مدل های مبتنی بر درخت تصمیم
• 8. تفسیرپذیری در مدل های مبتنی بر رگرسیون
• 9. مقدمه ای بر LLMs (مدل های زبان بزرگ)
• 10. معماری ترنسفورمر
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. انواع LLMs: GPT، BERT، T5 و غیره
• 13. کاربردهای LLMs
• 14. چالش های خاص LLMs برای تفسیرپذیری
• 15. مشکل "جعبه سیاه" در LLMs
• 16. پیچیدگی مقیاس LLMs
• 17. داده های آموزشی عظیم و ناهمگن
• 18. توابع هدف پیچیده
• 19. عدم قطعیت در خروجی LLMs
• 20. تفسیرپذیری در مراحل مختلف چرخه عمر LLM
• 21. طراحی و آموزش مدل
• 22. استنتاج و پیش بینی
• 23. ارزیابی و اشکال زدایی
• 24. استقرار و نظارت
• 25. کاربردهای عملی تفسیرپذیری در LLMs
• 26. اعتماد و اطمینان به LLMs
• 27. اشکال زدایی و رفع خطا در LLMs
• 28. بهبود عملکرد LLMs
• 29. شناسایی سوگیری و تبعیض در LLMs
• 30. تضمین امنیت و حریم خصوصی
• 31. رعایت مقررات و استانداردها
• 32. تفسیرپذیری برای کاربران نهایی
• 33. تفسیرپذیری برای توسعه دهندگان
• 34. تفسیرپذیری برای محققان
• 35. روش های تفسیرپذیری جهانی (Global Interpretability)
• 36. تحلیل اهمیت ویژگی (Feature Importance)
• 37. تحلیل اثرات متقابل (Interaction Effects)
• 38. تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 39. روش های تفسیرپذیری محلی (Local Interpretability)
• 40. روش های مبتنی بر جایگزینی (Surrogate Models)
• 41. مدل های جایگزین خطی (Linear Surrogate Models)
• 42. مدل های جایگزین درختی (Tree-based Surrogate Models)
• 43. روش های مبتنی بر Perturbation (Perturbation-based Methods)
• 44. حذف ویژگی (Feature Ablation)
• 45. تغییر مقادیر ویژگی (Feature Perturbation)
• 46. روش های مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Methods)
• 47. Saliency Maps
• 48. Integrated Gradients
• 49. DeepLIFT
• 50. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
• 51. SHAP (SHapley Additive exPlanations)
• 52. مقایسه LIME و SHAP
• 53. کاربرد LIME در LLMs
• 54. کاربرد SHAP در LLMs
• 55. روش های مبتنی بر تجزیه و تحلیل فعال سازی (Activation Analysis)
• 56. تحلیل نورون ها (Neuron Analysis)
• 57. تحلیل کانال ها (Channel Analysis)
• 58. روش های مبتنی بر انتساب (Attribution Methods)
• 59. Layer-wise Relevance Propagation (LRP)
• 60. Grad-CAM
• 61. تفسیرپذیری مکانیزم توجه (Attention Interpretability)
• 62. تجسم ماتریس توجه (Attention Matrix Visualization)
• 63. تحلیل الگوهای توجه (Attention Pattern Analysis)
• 64. تفسیرپذیری بردارهای جاسازی (Embedding Interpretability)
• 65. تحلیل فضاهای برداری (Vector Space Analysis)
• 66. تجسم بردارهای جاسازی (Embedding Visualization)
• 67. انواع تجسم برای تفسیرپذیری
• 68. نمودارهای میله ای (Bar Charts)
• 69. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
• 70. نمودارهای شبکه ای (Network Graphs)
• 71. نقشه های حرارتی (Heatmaps)
• 72. تجسم ماتریس توجه
• 73. تجسم اثرات Perturbation
• 74. تجسم مدل های جایگزین
• 75. ابزارها و کتابخانه های تفسیرپذیری
• 76. Captum
• 77. SHAP library
• 78. LIME library
• 79. InterpretML
• 80. TensorBoard
• 81. WhyLogs
• 82. پروژه‌های موفق LLMs و درس‌های آموخته شده
• 83. مثال ۱: LLM برای خلاصه‌سازی متن
• 84. چالش‌های تفسیرپذیری در خلاصه‌سازی
• 85. روش‌های پیاده‌سازی شده برای تفسیرپذیری
• 86. نتایج و تحلیل
• 87. مثال ۲: LLM برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 88. چالش‌های تفسیرپذیری در QA
• 89. روش‌های پیاده‌سازی شده برای تفسیرپذیری
• 90. نتایج و تحلیل
• 91. مثال ۳: LLM برای تولید کد (Code Generation)
• 92. چالش‌های تفسیرپذیری در تولید کد
• 93. روش‌های پیاده‌سازی شده برای تفسیرپذیری
• 94. نتایج و تحلیل
• 95. مثال ۴: LLM برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 96. چالش‌های تفسیرپذیری در تحلیل احساسات
• 97. روش‌های پیاده‌سازی شده برای تفسیرپذیری
• 98. نتایج و تحلیل
• 99. مثال ۵: LLM برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 100. چالش‌های تفسیرپذیری در ترجمه ماشینی