فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های ناخواسته و پر سر و صدا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های ناخواسته و پر سر و صدا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی داده‌های ناخواسته (Noise Data)
• 3. انواع داده‌های ناخواسته در آموزش LLMs
• 4. طبقه‌بندی داده‌های پر سر و صدا
• 5. شناسایی داده‌های متناقض
• 6. تشخیص داده‌های نادرست و گمراه‌کننده
• 7. تأثیر داده‌های ناخواسته بر عملکرد LLMs
• 8. اندازه‌گیری میزان داده‌های پر سر و صدا
• 9. معیارهای ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های ناخواسته
• 10. دقت (Accuracy) و فراخوانی (Recall) در داده‌های نویزی
• 11. F1-Score برای ارزیابی مدل‌های نویزی
• 12. ROC Curve و AUC برای ارزیابی
• 13. معیارهای مرتبط با تولید متن در LLMs
• 14. Perplexity به عنوان معیاری برای ارزیابی
• 15. BLEU Score برای ارزیابی ترجمه ماشینی
• 16. ROUGE Score برای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 17. METEOR Score برای ارزیابی تولید متن
• 18. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف طبقه‌بندی متن
• 19. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 20. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف پاسخگویی به سؤال
• 21. روش‌های پاکسازی داده‌های ناخواسته
• 22. فیلترینگ مبتنی بر قوانین
• 23. فیلترینگ آماری
• 24. استفاده از مدل‌های زبانی دیگر برای شناسایی داده‌های نویزی
• 25. یادگیری تقویتی برای پاکسازی داده‌ها
• 26. آموزش مدل‌های مقاوم در برابر نویز
• 27. تکنیک‌های Regularization
• 28. Dropout و اثر آن بر داده‌های نویزی
• 29. Batch Normalization و داده‌های پر سر و صدا
• 30. Data Augmentation برای افزایش مقاومت مدل
• 31. استفاده از داده‌های برچسب‌دار با کیفیت بالا
• 32. برنامه‌ریزی نمونه‌برداری هوشمند (Active Learning)
• 33. آموزش چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 34. مدل‌های ترنسفورمر و معماری آن‌ها
• 35. نقش توجه (Attention) در مواجهه با داده‌های نویزی
• 36. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
• 37. Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 38. چالش‌های Fine-tuning در داده‌های نویزی
• 39. ارزیابی LLMs در حوزهٔ زبان فارسی
• 40. ویژگی‌های داده‌های نویزی در زبان فارسی
• 41. تأثیر لهجه‌ها و گویش‌ها بر داده‌های نویزی
• 42. تأثیر غلط‌های املایی و نگارشی
• 43. چالش‌های ارزیابی LLMs فارسی با معیارهای استاندارد
• 44. تطبیق معیارهای ارزیابی جهانی با زبان فارسی
• 45. توسعهٔ معیارهای ارزیابی بومی برای LLMs فارسی
• 46. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ اخبار و اطلاعات
• 47. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ محتوای آموزشی
• 48. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون ادبی
• 49. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون علمی
• 50. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون حقوقی
• 51. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون مذهبی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 52. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون تاریخی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 53. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون اقتصادی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
• 54. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 55. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون روانشناسی (با رعایت چارچوب خانوادهٔ ایرانی-اسلامی)
• 56. ارزیابی LLMs در مواجهه با سوگیری‌های داده‌ای (Data Bias)
• 57. شناسایی سوگیری‌های جنسیتی در داده‌ها
• 58. شناسایی سوگیری‌های نژادی و قومی در داده‌ها
• 59. شناسایی سوگیری‌های مذهبی در داده‌ها
• 60. شناسایی سوگیری‌های سیاسی در داده‌ها
• 61. روش‌های کاهش سوگیری در LLMs
• 62. استفاده از داده‌های متعادل
• 63. تکنیک‌های Fairness-aware Machine Learning
• 64. آموزش مدل‌های منصفانه
• 65. ارزیابی مدل‌های منصفانه
• 66. چالش‌های اخلاقی در ارزیابی LLMs
• 67. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs
• 68. شفافیت در عملکرد LLMs
• 69. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش LLMs
• 70. امنیت داده‌ها در مواجهه با داده‌های نویزی
• 71. تأثیر داده‌های نویزی بر امنیت سایبری
• 72. مقابله با حملات مبتنی بر داده‌های نویزی
• 73. ارزیابی LLMs برای تشخیص محتوای مضر (با رعایت الزامات)
• 74. تشخیص محتوای ترویج‌کنندهٔ خشونت
• 75. تشخیص محتوای ترویج‌کنندهٔ نفرت‌پراکنی
• 76. تشخیص محتوای گمراه‌کننده و شایعات
• 77. تشخیص محتوای نامناسب اخلاقی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 78. استفاده از LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت الزامات)
• 79. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 80. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری
• 81. چالش‌های ارزیابی LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 82. ارزیابی LLMs در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 83. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر بازیابی
• 84. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر تولید
• 85. چالش‌های ارزیابی LLMs در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 86. ارزیابی LLMs در خلاصه‌سازی خودکار متون
• 87. خلاصه‌سازی استخراجی
• 88. خلاصه‌سازی انتزاعی
• 89. چالش‌های ارزیابی LLMs در خلاصه‌سازی
• 90. آیندهٔ ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های نویزی
• 91. نقش هوش مصنوعی در ارزیابی LLMs
• 92. توسعهٔ ابزارهای خودکار برای ارزیابی
• 93. استانداردسازی فرآیندهای ارزیابی
• 94. همکاری بین‌المللی در ارزیابی LLMs (با رعایت منافع ملی)
• 95. نقش نهادهای نظارتی در ارزیابی LLMs
• 96. توصیه‌هایی برای توسعهٔ LLMs مقاوم در برابر نویز
• 97. توصیه‌هایی برای استفادهٔ مسئولانه از LLMs
• 98. آموزش و فرهنگ‌سازی در استفاده از LLMs
• 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده