فلش‌کارت‌های آموزشی شناسایی و مقابله با اطلاعات نادرست در LLMs: رویکردی عملی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب شناسایی و مقابله با اطلاعات نادرست در LLMs: رویکردی عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: اطلاعات نادرست و توهم (Hallucination) در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه به اطلاعات نادرست در LLMs
• 2. تعریف اطلاعات نادرست
• 3. انواع اطلاعات نادرست
• 4. تأثیرات اطلاعات نادرست LLM
• 5. چالش‌های شناسایی اطلاعات نادرست در LLM
• 6. اهداف دوره
• 7. مخاطبان دوره
• 8. پیش‌نیازهای دوره
• 9. مرور کلی بر معماری LLM
• 10. نحوه تولید متن در LLMs
• 11. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 12. مدل‌های زبانی ترنسفورمر (Transformer Models)
• 13. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 14. مبانی آموزش LLMs
• 15. مجموعه داده‌های آموزشی LLMs
• 16. مراحل تولید متن LLM
• 17. پیامدهای ناخواسته LLM
• 18. جنبه‌های اخلاقی LLM
• 19. سوگیری (Bias) در LLMs
• 20. تبعیض در LLMs
• 21. تولید محتوای مضر
• 22. هذیان‌گویی (Hallucination) در LLMs
• 23. تعریف هذیان‌گویی
• 24. علل هذیان‌گویی
• 25. انواع هذیان‌گویی
• 26. نمونه‌های هذیان‌گویی
• 27. تأثیر هذیان‌گویی بر قابلیت اطمینان
• 28. شناسایی هذیان‌گویی
• 29. تکنیک‌های پایه برای شناسایی هذیان‌گویی
• 30. تحلیل آماری خروجی LLM
• 31. بررسی انسجام منطقی
• 32. تطابق با دانش خارجی
• 33. استفاده از روش‌های آماری
• 34. تحلیل انحراف از توزیع نرمال
• 35. شناسایی الگوهای غیرعادی
• 36. تکنیک‌های پیشرفته برای شناسایی هذیان‌گویی
• 37. یادگیری ماشینی برای تشخیص هذیان‌گویی
• 38. مدل‌های طبقه‌بندی
• 39. مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 40. استفاده از مدل‌های زبانی دیگر
• 41. استفاده از دانش گرافی
• 42. استفاده از بازخورد انسانی
• 43. ارزیابی خروجی LLM
• 44. معیارهای ارزیابی سنتی
• 45. معیارهای ارزیابی مخصوص LLM
• 46. اندازه‌گیری دقت (Accuracy)
• 47. اندازه‌گیری صحت (Factuality)
• 48. اندازه‌گیری انسجام (Coherence)
• 49. اندازه‌گیری مرتبط بودن (Relevance)
• 50. اندازه‌گیری روانی (Fluency)
• 51. معیارهای ارزیابی مبتنی بر انسان
• 52. طراحی پروتکل‌های ارزیابی
• 53. جمع‌آوری داده‌های ارزیابی
• 54. تجزیه و تحلیل نتایج ارزیابی
• 55. مقاوم‌سازی LLMs در برابر اطلاعات نادرست
• 56. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 57. پاکسازی داده‌ها
• 58. شناسایی و حذف داده‌های نادرست
• 59. تقویت داده‌ها (Data Augmentation)
• 60. فیلتر کردن داده‌های آموزشی
• 61. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 62. استفاده از مجموعه داده‌های حقیقت‌سنجی
• 63. تنظیم دقیق برای کاهش هذیان‌گویی
• 64. تنظیم دقیق برای افزایش صحت
• 65. تنظیم دقیق با استفاده از بازخورد انسانی
• 66. روش‌های تولید متن ایمن
• 67. دستورالعمل‌دهی (Prompt Engineering)
• 68. طراحی پرامپت‌های دقیق
• 69. استفاده از پرامپت‌های راهنما (Guidance Prompts)
• 70. استفاده از پرامپت‌های چند مرحله‌ای
• 71. تکنیک‌های اعتبارسنجی خروجی
• 72. تأیید مجدد اطلاعات
• 73. استفاده از منابع خارجی
• 74. ارتباط با پایگاه‌های دانش
• 75. استفاده از موتورهای جستجو
• 76. روش‌های مبتنی بر استنتاج
• 77. استنتاج منطقی از متن
• 78. بررسی شواهد پشتیبان
• 79. استفاده از استدلال قیاسی
• 80. استفاده از استدلال استقرایی
• 81. استفاده از استنتاج ابداعی
• 82. فریم‌ورک‌های شناسایی اطلاعات نادرست
• 83. معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures)
• 84. استفاده از LLMs با مدل‌های دیگر
• 85. ادغام با سیستم‌های حقیقت‌سنجی
• 86. استفاده از شبکه‌های معنایی
• 87. استفاده از گراف‌های دانش
• 88. طراحی سیستم‌های تشخیص اطلاعات نادرست
• 89. مراحل طراحی سیستم
• 90. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 91. انتخاب مدل‌ها و الگوریتم‌ها
• 92. پیاده‌سازی و آموزش مدل‌ها
• 93. ارزیابی و اعتبارسنجی سیستم
• 94. بهینه‌سازی و استقرار سیستم
• 95. کاربردها و سناریوهای عملی
• 96. واقعیت‌سنجی محتوای خبری
• 97. بررسی اطلاعات پزشکی
• 98. شناسایی ادعاهای علمی نادرست
• 99. مقابله با اطلاعات نادرست در شبکه‌های اجتماعی
• 100. تولید محتوای آموزشی قابل اعتماد