کتاب صوتی تکنیک‌های ارزیابی LLMs برای سنجش توانایی درک و تولید گراف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های ارزیابی LLMs برای سنجش توانایی درک و تولید گراف

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. معماری ترنسفورمر و اصول آن
• 3. مکانیسم توجه در LLMs
• 4. توکن‌سازی و نمایش متنی
• 5. یادگیری نمایش‌های متنی (Word Embeddings)
• 6. مدل‌های زبانی پیشین (Pre-trained Language Models)
• 7. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. تاریخچه و سیر تکامل LLMs
• 9. کاربردهای اصلی LLMs
• 10. چالش‌های فعلی در LLMs
• 11. معماری‌های پایه LLMs (مانند GPT، BERT)
• 12. آموزش پیشین (Pre-training) LLMs
• 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 14. ارزیابی LLMs: اصول و معیارها
• 15. معیارهای ارزیابی درک مطلب (NLU)
• 16. معیارهای ارزیابی تولید متن (NLG)
• 17. معیارهای ارزیابی وظایف پرسش و پاسخ
• 18. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 19. معیارهای ارزیابی ترجمه ماشینی
• 20. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
• 21. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی متن
• 22. معیارهای ارزیابی تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 23. معیارهای ارزیابی درک روابط معنایی
• 24. معیارهای ارزیابی درک منطق و استدلال
• 25. ارزیابی LLMs در وظایف چندوجهی
• 26. مقدمه ای بر درک گراف (Graph Understanding)
• 27. نمایش گراف‌ها (Graph Representation)
• 28. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 29. آموزش GNNs
• 30. کاربردهای GNNs
• 31. معرفی مدل‌های زبانی-گراف (Language-Graph Models)
• 32. تلفیق LLMs و GNNs
• 33. معماری‌های هیبریدی LLM-GNN
• 34. آموزش مدل‌های زبانی-گراف
• 35. ارزیابی مدل‌های زبانی-گراف
• 36. وظایف درک گراف توسط LLMs
• 37. استخراج اطلاعات از گراف‌های دانش
• 38. پرسش و پاسخ بر روی گراف‌های دانش
• 39. تولید متن مبتنی بر گراف
• 40. شناسایی روابط در متن با استفاده از گراف
• 41. تولید گراف از متن
• 42. داده‌های آموزشی برای LLMs و GNNs
• 43. منابع داده‌ای برای ارزیابی LLMs
• 44. منابع داده‌ای برای ارزیابی GNNs
• 45. مجموعه داده‌های استاندارد ارزیابی LLM
• 46. مجموعه داده‌های استاندارد ارزیابی GNN
• 47. مجموعه داده‌های مختص وظایف درک گراف
• 48. مجموعه داده‌های ترکیبی زبان و گراف
• 49. روش‌های جمع‌آوری داده‌های ارزیابی
• 50. اصول طراحی وظایف ارزیابی
• 51. طراحی پرسش‌های ارزیابی برای درک مطلب
• 52. طراحی وظایف ارزیابی برای تولید متن
• 53. طراحی سناریوهای ارزیابی برای وظایف پیچیده
• 54. ارزیابی استحکام (Robustness) LLMs
• 55. ارزیابی سوگیری (Bias) در LLMs
• 56. روش‌های کاهش سوگیری در LLMs
• 57. روش‌های مقابله با اطلاعات نادرست (Misinformation)
• 58. اصول اخلاقی در ارزیابی LLMs
• 59. حریم خصوصی در داده‌های ارزیابی
• 60. امنیت در فرآیندهای ارزیابی
• 61. معیارهای ارزیابی کارایی (Efficiency) LLMs
• 62. ارزیابی مقیاس‌پذیری (Scalability) LLMs
• 63. تکنیک‌های ارزیابی خودکار
• 64. تکنیک‌های ارزیابی دستی
• 65. روش‌های مقایسه‌ای بین LLMs مختلف
• 66. تحلیل خطای مدل‌ها
• 67. ابزارهای نرم‌افزاری برای ارزیابی LLMs
• 68. ابزارهای نرم‌افزاری برای ارزیابی GNNs
• 69. پلتفرم‌های ارزیابی LLM
• 70. کتابخانه‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 71. کارگاه‌های آموزشی و مسابقات ارزیابی
• 72. استانداردسازی فرآیندهای ارزیابی
• 73. نقش انسان در ارزیابی LLMs
• 74. ملاحظات فرهنگی در ارزیابی LLMs
• 75. ملاحظات زبانی در ارزیابی LLMs
• 76. ارزیابی LLMs در زبان فارسی
• 77. چالش‌های ارزیابی LLMs برای زبان‌های کم‌منابع
• 78. کاربردهای عملی ارزیابی LLMs در صنعت
• 79. کاربردهای عملی ارزیابی LLMs در پژوهش
• 80. چشم‌انداز آینده ارزیابی LLMs
• 81. پیشرفت‌های آتی در معیارهای ارزیابی
• 82. تکنیک‌های ارزیابی نوظهور
• 83. نقش هوش مصنوعی در فرآیند ارزیابی
• 84. روندهای پژوهشی در ارزیابی LLMs
• 85. ارزیابی LLMs برای وظایف تخصصی
• 86. ارزیابی LLMs در حوزه پزشکی
• 87. ارزیابی LLMs در حوزه حقوق
• 88. ارزیابی LLMs در حوزه مالی
• 89. ارزیابی LLMs در حوزه آموزش
• 90. ارزیابی LLMs در حوزه علوم اجتماعی
• 91. ارزیابی LLMs برای کشف دانش
• 92. ارزیابی LLMs برای رباتیک
• 93. ارزیابی LLMs برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 94. ارزیابی LLMs برای تولید محتوای خلاقانه
• 95. ارزیابی LLMs برای تعاملات انسانی-کامپیوتری
• 96. ارزیابی LLMs برای تشخیص ناهنجاری
• 97. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی روندها
• 98. ارزیابی LLMs برای کشف الگوهای پنهان
• 99. ارزیابی LLMs برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 100. ارزیابی LLMs برای شبیه‌سازی سیستم‌ها