کتاب AA-Omniscience: سنجش و ارتقای دقت دانش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
, ,

کتاب AA-Omniscience: سنجش و ارتقای دقت دانش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008757 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب AA-Omniscience: سنجش و ارتقای دقت دانش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. معماری‌های پایه LLMs: ترانسفورمر و فراتر از آن
  • 3. فرایند آموزش LLMs: داده‌ها و اهداف
  • 4. درک مفهوم "دانش" در LLMs
  • 5. چگونگی کسب دانش توسط LLMs
  • 6. نمایندگی دانش در فضای پنهان مدل
  • 7. نقش داده‌های آموزشی در شکل‌گیری دانش
  • 8. محدودیت‌های ذاتی LLMs در نمایش دانش
  • 9. مفهوم "هوش" و "فهم" در LLMs
  • 10. چالش‌های اولیه در دانش LLMs: سوگیری و اطلاعات نادرست
  • 11. چرا ارزیابی LLMs ضروری است؟
  • 12. ابعاد مختلف ارزیابی LLMs
  • 13. تعریف قابلیت اطمینان (Reliability) در زمینه LLMs
  • 14. تمایز دقت، صحت و قابلیت اطمینان
  • 15. مفهوم واقع‌گرایی (Factuality) در خروجی LLMs
  • 16. پدیده توهم‌زایی (Hallucination) و اهمیت آن
  • 17. معیارهای عمومی ارزیابی عملکرد LLMs
  • 18. چالش‌های ارزیابی جامع LLMs
  • 19. ارزیابی دانش در برابر مهارت‌های زبانی
  • 20. اهمیت ارزیابی مستمر در چرخه عمر LLMs
  • 21. مفهوم "دامنه دانش" در LLMs
  • 22. تعریف دانش برون‌حوزه‌ای (Cross-Domain Knowledge)
  • 23. اهمیت ارزیابی قابلیت اطمینان دانش برون‌حوزه‌ای
  • 24. چالش‌های انتقال دانش بین دامنه‌ها
  • 25. شناسایی مرزهای دامنه‌های دانش برای LLMs
  • 26. مدل‌سازی دامنه‌های دانش: رویکردهای مختلف
  • 27. سنجش عمق دانش در یک دامنه خاص
  • 28. ارزیابی پهنای دانش LLMs در دامنه‌های متعدد
  • 29. تفاوت‌های معنایی در دامنه‌های مختلف و تاثیر آن بر دانش
  • 30. نقش زمینه (Context) در ارزیابی دانش برون‌حوزه‌ای
  • 31. طراحی پروتکل‌های ارزیابی برای دانش برون‌حوزه‌ای
  • 32. معیارهای اختصاصی برای ارزیابی دانش برون‌حوزه‌ای
  • 33. روش‌های اندازه‌گیری سازگاری دانش بین دامنه‌ها
  • 34. شناسایی شکاف‌های دانشی در مرزهای دامنه
  • 35. مثال‌هایی از سناریوهای ارزیابی دانش برون‌حوزه‌ای
  • 36. توسعه مجموعه داده‌های بنچمارک برای قابلیت اطمینان دانش
  • 37. معیارهای ارزیابی واقع‌گرایی: دقت، بازخوانی، F1
  • 38. بنچمارک‌های موجود برای ارزیابی دانش (مانند MMLU, HELM)
  • 39. طراحی پرسش‌ها (Prompts) برای سنجش دانش خاص
  • 40. مهندسی پرامپت برای آشکارسازی نقاط ضعف دانش
  • 41. ارزیابی خودکار در برابر ارزیابی انسانی
  • 42. روش‌های جمع‌آوری و حاشیه‌نویسی داده‌ها برای واقع‌گرایی
  • 43. ابزارهای تحلیل خطا برای شناسایی الگوهای اشتباه
  • 44. سنجش عدم قطعیت (Uncertainty Estimation) در پاسخ‌های LLM
  • 45. ردیابی منبع دانش (Knowledge Provenance)
  • 46. ارزیابی قابلیت استدلال LLMs در دامنه‌های مختلف
  • 47. تشخیص پاسخ‌های با اعتماد به نفس کاذب
  • 48. رویکردهای مبتنی بر داده‌های ساختاریافته (Knowledge Graphs) برای ارزیابی
  • 49. ارزیابی پایداری پاسخ‌ها (Consistency)
  • 50. بنچمارک‌سازی در طول زمان: ارزیابی تکامل دانش
  • 51. مکانیسم‌های شناسایی توهم‌زایی
  • 52. استراتژی‌های کاهش توهم‌زایی در LLMs
  • 53. ویرایش دانش (Knowledge Editing) در LLMs
  • 54. چالش‌های به‌روزرسانی دانش در LLMs
  • 55. مفهوم تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) برای ارتقاء دقت
  • 56. معماری‌های RAG و پیاده‌سازی آن‌ها
  • 57. مزایای RAG در بهبود قابلیت اطمینان دانش برون‌حوزه‌ای
  • 58. خودتصحیحی (Self-Correction) در LLMs برای بهبود پاسخ‌ها
  • 59. رویکردهای مبتنی بر بازخورد انسان (RLHF) برای ارتقاء دانش
  • 60. نقش تنظیم دقیق (Fine-tuning) در تثبیت دانش
  • 61. مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks) به دانش LLMs
  • 62. رویکردهای دفاعی در برابر دستکاری دانش
  • 63. ارزیابی قابلیت تعمیم (Generalization) دانش به دامنه‌های جدید
  • 64. شفافیت و توضیح‌پذیری (Explainability) در تصمیم‌گیری‌های دانش‌محور
  • 65. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models) برای بهبود قابلیت اطمینان
  • 66. استفاده از ابرداده (Metadata) برای اعتبارسنجی دانش
  • 67. استنتاج و استدلال با دانش قابل اعتماد
  • 68. مدیریت دانش منسوخ شده در LLMs
  • 69. ارزیابی سوگیری‌های فرهنگی و جغرافیایی در دانش
  • 70. تکنیک‌های کاهش سوگیری دانش
  • 71. مطالعه موردی: ارزیابی دانش در حوزه پزشکی
  • 72. مطالعه موردی: ارزیابی دانش در حوزه مالی
  • 73. مطالعه موردی: ارزیابی دانش در علوم پایه
  • 74. کاربردهای صنعتی LLMs با دانش قابل اعتماد
  • 75. بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی LLMs با قابلیت اطمینان بالا
  • 76. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A) با تمرکز بر واقع‌گرایی
  • 77. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی دانش غیرقابل اعتماد LLMs
  • 78. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوای دانش‌محور توسط LLMs
  • 79. آینده تحقیقات در ارزیابی دانش برون‌حوزه‌ای
  • 80. رویکردهای نوظهور در ارتقاء قابلیت اطمینان دانش LLMs
  • 81. نقش همکاری انسان و LLM در اعتبارسنجی دانش
  • 82. ابزارهای نرم‌افزاری برای مهندسی قابلیت اطمینان LLMs
  • 83. استانداردسازی روش‌های ارزیابی دانش
  • 84. تاثیر LLMs چندوجهی (Multimodal) بر دانش
  • 85. چالش مقیاس‌پذیری در ارزیابی جامع دانش
  • 86. تعامل LLMs با پایگاه‌های دانش خارجی: عمق بیشتر RAG
  • 87. ارزیابی قابلیت استدلال چندمرحله‌ای بر اساس دانش
  • 88. نقش مدل‌های زبانی کوچک‌تر (SLMs) در ارزیابی
  • 89. پایش عملکرد دانش LLMs در محیط عملیاتی
  • 90. راهکارهای بهبود مستمر دانش مدل پس از استقرار
  • 91. طراحی مجموعه داده‌های ترکیبی برای ارزیابی برون‌حوزه‌ای
  • 92. ارزیابی دانش در حوزه‌های با منابع کم (Low-Resource Domains)
  • 93. روش‌های کمی‌سازی "برون‌حوزه‌ای بودن" در ارزیابی
  • 94. معیارهای سنجش انسجام دانش در سراسر دامنه‌ها
  • 95. تحلیل شباهت و تفاوت دانش بین دامنه‌ها
  • 96. مدل‌های شناختی برای توضیح خطاهای دانش برون‌حوزه‌ای
  • 97. تاثیر اندازه مدل بر قابلیت اطمینان دانش برون‌حوزه‌ای
  • 98. استفاده از شبیه‌سازی برای ارزیابی سناریوهای پیچیده دانش
  • 99. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در مورد دقت دانش LLMs
  • 100. آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد و هوشمند همه‌جانبه (Omni-intelligent AI)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب AA-Omniscience: سنجش و ارتقای دقت دانش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا