فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی بزرگ برای ترجمه ماشینی و درک زبان

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدل‌های زبانی بزرگ برای ترجمه ماشینی و درک زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. مقدمه به ترجمه ماشینی (MT)
• 3. مقدمه به درک زبان طبیعی (NLU)
• 4. تاریخچه ترجمه ماشینی
• 5. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 6. تکامل مدل‌های زبانی آماری
• 7. ظهور مدل‌های زبانی عصبی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای NLP
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTMs)
• 10. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRUs)
• 11. معماری ترنسفورمر
• 12. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 13. خود-توجهی (Self-Attention)
• 14. توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
• 15. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در ترنسفورمر
• 16. کدگذاری موقعیت (Positional Encoding)
• 17. پیش-آموزش (Pre-training) در LLMs
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 19. معماری‌های ترنسفورمر محبوب (BERT, GPT, T5)
• 20. BERT: نمایش دوطرفه از ترنسفورمر
• 21. GPT: مولد از پیش-آموزش شده
• 22. T5: متن به متن (Text-to-Text)
• 23. مدل‌های زبانی بزرگ برای ترجمه ماشینی: رویکردها
• 24. ترجمه ماشینی مبتنی بر ترنسفورمر
• 25. رمزگذار-رمزگشای ترنسفورمر برای ترجمه
• 26. مدل‌های زبانی بزرگ به عنوان مدل‌های ترجمه
• 27. استفاده از GPT برای ترجمه
• 28. استفاده از BERT برای ترجمه
• 29. استفاده از T5 برای ترجمه
• 30. مدل‌های زبانی بزرگ برای ترجمه بدون نظارت (Unsupervised MT)
• 31. ترجمه ماشینی نیمه نظارت شده (Semi-supervised MT)
• 32. ترجمه ماشینی چندزبانه (Multilingual MT)
• 33. ترجمه ماشینی با منابع کم (Low-resource MT)
• 34. مدل‌های زبانی بزرگ برای درک زبان طبیعی
• 35. وظایف NLU: طبقه‌بندی متن
• 36. وظایف NLU: تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 37. وظایف NLU: پاسخ به سوال (QA)
• 38. وظایف NLU: استنتاج زبان طبیعی (NLI)
• 39. وظایف NLU: خلاصه‌سازی متن
• 40. وظایف NLU: تجزیه و تحلیل احساسات
• 41. وظایف NLU: تشخیص رابطه
• 42. مدل‌های زبانی بزرگ برای طبقه‌بندی متن
• 43. مدل‌های زبانی بزرگ برای NER
• 44. مدل‌های زبانی بزرگ برای QA
• 45. مدل‌های زبانی بزرگ برای NLI
• 46. مدل‌های زبانی بزرگ برای خلاصه‌سازی
• 47. مدل‌های زبانی بزرگ برای تجزیه و تحلیل احساسات
• 48. مدل‌های زبانی بزرگ برای تشخیص رابطه
• 49. مفاهیم کلیدی در LLMs: توکن‌سازی (Tokenization)
• 50. مفاهیم کلیدی در LLMs: تعبیه‌ها (Embeddings)
• 51. مفاهیم کلیدی در LLMs: واژگان (Vocabulary)
• 52. مفاهیم کلیدی در LLMs: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 53. مفاهیم کلیدی در LLMs: یادگیری صفر-شات (Zero-shot Learning)
• 54. مفاهیم کلیدی در LLMs: یادگیری چند-شات (Few-shot Learning)
• 55. مفاهیم کلیدی در LLMs: پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering)
• 56. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی برای ترجمه
• 57. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی برای NLU
• 58. ارزیابی ترجمه ماشینی
• 59. معیارهای ارزیابی MT: BLEU
• 60. معیارهای ارزیابی MT: ROUGE
• 61. معیارهای ارزیابی MT: METEOR
• 62. ارزیابی انسانی ترجمه ماشینی
• 63. ارزیابی درک زبان طبیعی
• 64. معیارهای ارزیابی NLU: دقت (Accuracy)
• 65. معیارهای ارزیابی NLU: F1-Score
• 66. معیارهای ارزیابی NLU: AUC
• 67. ارزیابی وظایف خاص NLU
• 68. چالش‌های ترجمه ماشینی با LLMs
• 69. چالش‌های درک زبان طبیعی با LLMs
• 70. سوگیری (Bias) در LLMs
• 71. کاهش سوگیری در LLMs
• 72. اخلاق در LLMs
• 73. شفافیت (Transparency) در LLMs
• 74. تفسیرپذیری (Interpretability) در LLMs
• 75. کارایی محاسباتی LLMs
• 76. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 77. کوچک‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (Model Distillation)
• 78. بهینه‌سازی LLMs برای استنتاج
• 79. کاربردهای LLMs در ترجمه ماشینی
• 80. کاربردهای LLMs در درک زبان طبیعی
• 81. ترجمه ماشینی در زمان واقعی
• 82. ترجمه ماشینی برای زبان‌های اقلیت
• 83. دستیارهای مجازی مبتنی بر LLMs
• 84. سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 85. سیستم‌های خلاصه‌سازی خودکار
• 86. تولید متن با LLMs
• 87. مقایسه LLMs مختلف برای ترجمه و NLU
• 88. آینده LLMs در ترجمه ماشینی
• 89. آینده LLMs در درک زبان طبیعی
• 90. تحقیقات جاری در LLMs
• 91. پروژه‌های متن‌باز در LLMs
• 92. آموزش LLMs سفارشی
• 93. ملاحظات عملی برای استفاده از LLMs
• 94. داده‌های مورد نیاز برای آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 95. منابع سخت‌افزاری برای LLMs
• 96. منابع نرم‌افزاری برای LLMs
• 97. ابزارها و فریم‌ورک‌های LLMs
• 98. یادگیری مداوم (Continual Learning) با LLMs
• 99. مقیاس‌پذیری LLMs
• 100. محدودیت‌های فعلی LLMs