فلش‌کارت‌های آموزشی اعتبارسنجی خروجی و تشخیص خطای توهم در سیستم‌های بازیابی افزوده (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اعتبارسنجی خروجی و تشخیص خطای توهم در سیستم‌های بازیابی افزوده (RAG)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: بهبود کیفیت مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های بازیابی افزوده (RAG)
• 2. معماری پایه سیستم‌های RAG
• 3. مفهوم بازیابی اطلاعات در RAG
• 4. اهمیت پایبندی در سیستم‌های RAG
• 5. تعریف توهم (Hallucination) در مدل‌های زبانی
• 6. انواع توهم در خروجی مدل‌های زبانی
• 7. شناسایی توهم در متن تولید شده
• 8. روش‌های کمی‌سازی توهم
• 9. مقدمه‌ای بر معیارهای ارزیابی پایبندی
• 10. روش‌های مبتنی بر تطابق متن
• 11. روش‌های مبتنی بر استنتاج منطقی
• 12. روش‌های مبتنی بر درک معنایی
• 13. معیارهای ارزیابی مبتنی بر توهم
• 14. روش‌های مبتنی بر مقایسه منبع و خروجی
• 15. تکنیک‌های استخراج اطلاعات از متن
• 16. مدل‌سازی گراف دانش برای ارزیابی
• 17. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در ارزیابی
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای تشخیص توهم
• 19. آموزش مدل‌ها با داده‌های برچسب‌گذاری شده
• 20. کاهش توهم از طریق بهبود بازیابی
• 21. بهینه‌سازی پرس‌وجو (Query Optimization)
• 22. تکنیک‌های پیشرفته بازیابی اطلاعات
• 23. افزایش دقت بازیابی با استفاده از بازخورد
• 24. استفاده از دانش دامنه در بازیابی
• 25. بهبود کیفیت اسناد بازیابی شده
• 26. فیلتر کردن اسناد نامرتبط
• 27. روش‌های خلاصه‌سازی برای بهبود پایبندی
• 28. خلاصه‌سازی مبتنی بر استخراج
• 29. خلاصه‌سازی مبتنی بر چکیده
• 30. تکنیک‌های تولد متن پایبند
• 31. دستورالعمل‌های (Prompts) موثر برای تولید پایبند
• 32. استفاده از زنجیره افکار (Chain-of-Thought)
• 33. تکنیک‌های کنترل توهم در زمان تولید
• 34. تنظیم پارامترهای مدل زبانی
• 35. استفاده از مدل‌های ارزیابی داخلی
• 36. روش‌های پس‌پردازش برای کاهش توهم
• 37. اصلاح خروجی بر اساس منابع
• 38. فیلتر کردن اطلاعات نامعتبر
• 39. ارزیابی پایبندی در سناریوهای مختلف
• 40. RAG برای پرسش و پاسخ
• 41. RAG برای تولید خلاصه
• 42. RAG برای سیستم‌های چت‌بات
• 43. چالش‌های ارزیابی در کاربردهای عملی
• 44. اندازه‌گیری هزینه محاسباتی ارزیابی
• 45. بهینه‌سازی فرآیند ارزیابی
• 46. ابزارها و کتابخانه‌های موجود برای RAG
• 47. کار با کتابخانه‌های متن‌باز
• 48. تنظیمات و پیکربندی ابزارها
• 49. مطالعه موردی: بهبود پایبندی در یک سیستم RAG
• 50. تحلیل نتایج و شناسایی نقاط ضعف
• 51. پیاده‌سازی راهکارهای پیشنهادی
• 52. ارزیابی مجدد سیستم پس از بهبود
• 53. ملاحظات اخلاقی در RAG
• 54. شفافیت در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 55. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 56. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 57. استانداردهای صنعتی برای RAG
• 58. آینده پژوهش در زمینه پایبندی و توهم
• 59. روش‌های یادگیری تقویتی برای بهبود پایبندی
• 60. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 61. مدل‌های چندوجهی برای ارزیابی
• 62. ارزیابی پایبندی در زبان‌های مختلف
• 63. چالش‌های زبان فارسی در RAG
• 64. ابزارهای پردازش زبان طبیعی فارسی
• 65. مجموعه داده‌های ارزیابی فارسی
• 66. بومی‌سازی ابزارها و روش‌ها
• 67. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 68. شناسایی و رفع سوگیری در داده‌ها
• 69. تاثیر سوگیری بر پایبندی و توهم
• 70. روش‌های ارزیابی پایبندی در حضور سوگیری
• 71. مقدمه‌ای بر سیستم‌های تولید محتوای اسلامی
• 72. اعتبارسنجی خروجی در محتوای دینی
• 73. تشخیص خطاهای استنتاجی در فقه
• 74. استفاده از منابع معتبر فقهی
• 75. تطابق با چارچوب‌های شرعی
• 76. اصول تولید محتوای آموزشی اخلاقی
• 77. ارزیابی پایبندی در مباحث اخلاقی
• 78. تولید محتوای تاریخی با رعایت دقت
• 79. اعتبارسنجی منابع تاریخی
• 80. دقت در بیان وقایع و شخصیت‌ها
• 81. ارزیابی پایبندی در تولید محتوای علمی
• 82. استناد به مقالات و پژوهش‌های معتبر
• 83. رعایت اصول علمی و روش‌شناسی
• 84. مدیریت خطا و اصلاح در سیستم‌های RAG
• 85. فرآیند بازخورد برای بهبود مستمر
• 86. نقش کاربران در ارزیابی سیستم
• 87. اهمیت مستندسازی فرآیند ارزیابی
• 88. استانداردهای فنی برای پیاده‌سازی RAG
• 89. انتخاب معماری مناسب برای RAG
• 90. بهینه‌سازی مدل‌های بازیابی و تولید
• 91. تست و اعتبارسنجی پایلوت
• 92. نکات پایانی در مورد پایبندی و توهم