دوره ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ سازمانی در جریان کاری اسنورکل (Snorkel Flow) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ سازمانی در جریان کاری اسنورکل (Snorkel Flow)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: ارزیابی و به‌کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. معماری ترنسفورمر و نقش آن در LLMs
• 5. انواع مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهایشان
• 6. مقدمه‌ای بر جریان کاری اسنورکل (Snorkel Flow)
• 7. اهمیت ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ در سازمان‌ها
• 8. چالش‌های ارزیابی LLMs در محیط سازمانی
• 9. اصول ارزیابی کمی مدل‌های زبانی
• 10. معیارهای ارزیابی سنتی برای LLMs
• 11. مقدمه‌ای بر ارزیابی کیفی LLMs
• 12. اهمیت داده‌های ارزیابی با کیفیت
• 13. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های ارزیابی
• 14. انواع خطاها در خروجی مدل‌های زبانی
• 15. شناسایی و دسته‌بندی خطاها
• 16. اهمیت شفافیت در ارزیابی LLMs
• 17. مقدمه‌ای بر ارزیابی مبتنی بر وظیفه (Task-based Evaluation)
• 18. ارزیابی LLMs برای وظایف تولید متن
• 19. ارزیابی LLMs برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 20. ارزیابی LLMs برای وظایف پاسخ به پرسش
• 21. ارزیابی LLMs برای وظایف ترجمه ماشینی
• 22. ارزیابی LLMs برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 23. ارزیابی LLMs برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 24. ارزیابی LLMs برای وظایف تحلیل احساسات
• 25. ارزیابی LLMs برای وظایف استخراج اطلاعات
• 26. ارزیابی LLMs برای وظایف تولید کد
• 27. ارزیابی LLMs برای وظایف چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 28. مقدمه‌ای بر ارزیابی مبتنی بر قوانین (Rule-based Evaluation)
• 29. تعریف قوانین ارزیابی برای LLMs
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های ارزیابی مبتنی بر قوانین
• 31. ترکیب ارزیابی مبتنی بر قوانین و معیارهای کمی
• 32. اهمیت ارزیابی مبتنی بر دانش دامنه (Domain Knowledge)
• 33. تطبیق LLMs با دانش تخصصی سازمان
• 34. روش‌های تزریق دانش دامنه به LLMs
• 35. ارزیابی LLMs در زمینه‌های حساس (مانند پزشکی، حقوق)
• 36. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی LLMs
• 37. تعصبات در مدل‌های زبانی و نحوه ارزیابی آن‌ها
• 38. روش‌های کاهش تعصبات در LLMs
• 39. اهمیت ارزیابی امنیتی LLMs
• 40. شناسایی آسیب‌پذیری‌های امنیتی در LLMs
• 41. ملاحظات حریم خصوصی در ارزیابی LLMs
• 42. کاربرد داده‌های مصنوعی در ارزیابی LLMs
• 43. تولید داده‌های ارزیابی با استفاده از LLMs
• 44. ارزیابی LLMs با استفاده از تکنیک‌های فعال یادگیری (Active Learning)
• 45. بهینه‌سازی فرآیند ارزیابی LLMs
• 46. استفاده از جریان کاری اسنورکل برای ارزیابی LLMs
• 47. مراحل پیاده‌سازی ارزیابی در اسنورکل
• 48. تعریف برنامه‌های ارزیابی (Labeling Functions) در اسنورکل
• 49. مدیریت داده‌های ارزیابی در اسنورکل
• 50. استفاده از مدل‌های یادگیری نظارت‌نشده برای ارزیابی
• 51. ارزیابی LLMs بدون نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده
• 52. روش‌های مقایسه مدل‌های مختلف LLMs
• 53. انتخاب بهترین مدل LLM برای کاربرد سازمانی
• 54. مدل‌سازی عدم قطعیت در خروجی LLMs
• 55. ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای LLMs
• 57. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
• 58. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده
• 59. مدیریت چرخه عمر LLMs در سازمان
• 60. پایش عملکرد LLMs پس از استقرار
• 61. بروزرسانی و بازآموزی LLMs
• 62. استفاده از LLMs برای بهبود فرآیندهای سازمانی
• 63. مطالعات موردی (Case Studies) در ارزیابی LLMs
• 64. درس‌های آموخته شده از ارزیابی LLMs
• 65. چالش‌های آینده در ارزیابی LLMs
• 66. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 67. ارزیابی مدل‌های مولد برای وظایف خلاقانه
• 68. ارزیابی ایمنی و مسئولیت‌پذیری در مدل‌های مولد
• 69. نقش انسان در ارزیابی و هدایت LLMs
• 70. تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای ارزیابی
• 71. ارزیابی LLMs برای درک زبان طبیعی (NLU)
• 72. ارزیابی LLMs برای تولید زبان طبیعی (NLG)
• 73. ارزیابی LLMs در محیط‌های چند زبانه
• 74. ملاحظات مربوط به هزینه‌های ارزیابی LLMs
• 75. ابزارهای موجود برای ارزیابی LLMs
• 76. انتخاب ابزار مناسب برای ارزیابی
• 77. توسعه ابزارهای سفارشی برای ارزیابی LLMs
• 78. معیارهای ارزیابی برای مدل‌های زبانی کوچک‌تر
• 79. مقایسه LLMs با مدل‌های سنتی پردازش زبان طبیعی
• 80. اهمیت بازخورد کاربران در ارزیابی LLMs
• 81. استفاده از آزمون‌های A/B برای ارزیابی LLMs
• 82. ارزیابی LLMs برای وظایف مرتبط با دانش عمومی
• 83. ارزیابی LLMs برای وظایف مرتبط با دانش تخصصی
• 84. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
• 85. ارزیابی توانایی استدلال LLMs
• 86. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری ارزیابی LLMs
• 87. آینده ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 88. جمع‌بندی و نکات کلیدی در ارزیابی LLMs