فلش‌کارت‌های آموزشی آینده LLMs: فراتر از مرزهای کنونی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب آینده LLMs: فراتر از مرزهای کنونی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آینده LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر LLM ها
• 2. تاریخچه LLM ها
• 3. معماری های کلیدی LLM
• 4. ترانسفورمرها و مکانیزم توجه
• 5. مدل های زبانی پیشین
• 6. انواع LLM ها
• 7. مدل های زبانی کوچک (SLMs)
• 8. مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 9. مدل های زبانی خیلی بزرگ (VLLMs)
• 10. مدل های مولتی مودال
• 11. معماری های پیشرفته LLM
• 12. ترانسفورمرهای اسپارس
• 13. ترانسفورمرهای خطی
• 14. ترانسفورمرهای درختی
• 15. ترانسفورمرهای سلسله مراتبی
• 16. معماری های مبتنی بر گراف
• 17. معماری های ترکیبی
• 18. آموزش LLM ها
• 19. جمع آوری داده ها
• 20. پیش پردازش داده ها
• 21. مجموعه داده های بزرگ
• 22. مجموعه داده های تخصصی
• 23. روش های آموزش
• 24. آموزش پیشرفته (Pre-training)
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 26. یادگیری با تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 27. یادگیری با تقویتی بدون بازخورد انسانی (RLAIF)
• 28. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task Learning)
• 29. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 30. یادگیری با داده های کم (Few-shot Learning)
• 31. یادگیری با داده های صفر (Zero-shot Learning)
• 32. استنتاج LLM ها
• 33. کاربردهای LLM ها
• 34. تولید متن
• 35. ترجمه ماشینی
• 36. خلاصه سازی متن
• 37. پاسخ به پرسش
• 38. تولید کد
• 39. چت بات ها و دستیاران مجازی
• 40. تحلیل احساسات
• 41. شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER)
• 42. استخراج اطلاعات
• 43. تولید محتوای خلاقانه
• 44. نوشتن شعر و داستان
• 45. تولید دیالوگ
• 46. تولید سناریو
• 47. کاربردهای تخصصی LLM ها
• 48. LLM ها در پزشکی
• 49. LLM ها در حقوق
• 50. LLM ها در آموزش
• 51. LLM ها در امور مالی
• 52. LLM ها در مهندسی
• 53. LLM ها در علم
• 54. چالش ها و محدودیت های LLM ها
• 55. سوگیری در داده ها و مدل ها
• 56. تولید اطلاعات نادرست (Hallucination)
• 57. نیاز به منابع محاسباتی بالا
• 58. هزینه های آموزش و استنتاج
• 59. مسائل اخلاقی و امنیتی
• 60. شفافیت و توضیح پذیری (Explainability)
• 61. کنترل و هدایت خروجی LLM ها
• 62. حریم خصوصی داده ها
• 63. تاثیرات اجتماعی و اقتصادی
• 64. آینده LLM ها
• 65. توسعه مدل های کوچکتر و کارآمدتر
• 66. مدل های تخصصی تر
• 67. مدل های مولتی مودال پیشرفته تر
• 68. مدل های خود-اصلاح کننده
• 69. مدل های با قابلیت استدلال بهتر
• 70. مدل های با حافظه بلند مدت
• 71. مدل های با توانایی یادگیری مستمر
• 72. ادغام LLM ها با سیستم های دیگر
• 73. LLM ها به عنوان عامل های هوشمند
• 74. LLM ها و رباتیک
• 75. LLM ها و اینترنت اشیاء (IoT)
• 76. LLM ها و واقعیت مجازی/افزوده
• 77. LLM ها و توسعه نرم افزار
• 78. LLM ها و کشف علمی
• 79. LLM ها و هنر
• 80. LLM ها و آینده کار
• 81. LLM ها و آموزش عالی
• 82. LLM ها و دموکراسی
• 83. LLM ها و قوانین بین المللی
• 84. تحقیقات در زمینه LLM ها
• 85. نظریه های جدید در LLM ها
• 86. الگوریتم های بهینه سازی جدید
• 87. معیارهای ارزیابی جدید
• 88. روش های ارزیابی عمیق تر
• 89. مطالعات موردی پیشرفته LLM
• 90. چشم اندازهای تحقیقاتی آینده
• 91. تمرکز بر درک عمیق زبان
• 92. تمرکز بر استدلال و منطق
• 93. تمرکز بر خلاقیت و نوآوری
• 94. تمرکز بر ایمنی و قابلیت اطمینان
• 95. تمرکز بر تعامل انسان و LLM
• 96. تمرکز بر LLM های قابل تفسیر
• 97. تمرکز بر LLM های اخلاقی
• 98. تمرکز بر LLM های پایدار
• 99. تمرکز بر LLM های عمومی (AGI)
• 100. نکات کلیدی برای آینده LLM ها