کتاب لنگر در ماشین: کشف و کاهش تعصب لنگر انداختن در مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از رویکردهای رفتاری و انتسابی
, ,

کتاب لنگر در ماشین: کشف و کاهش تعصب لنگر انداختن در مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از رویکردهای رفتاری و انتسابی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000009058 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 لنگر در ماشین: کشف و کاهش تعصب لنگر انداختن در مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از رویکردهای رفتاری و انتسابی

موضوع کلی: هوش مصنوعی، تعصبات شناختی و ایمنی مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بررسی و کاهش سوگیری لنگر انداختن در مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. فصل 1: مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. فصل 2: تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. فصل 3: معماری‌های کلیدی LLMs (مانند ترنسفورمر)
  • 5. فصل 4: کاربردهای گسترده LLMs در دنیای واقعی
  • 6. فصل 5: چالش‌های اخلاقی در توسعه LLMs
  • 7. فصل 6: معرفی تعصبات شناختی
  • 8. فصل 7: طبقه‌بندی تعصبات شناختی رایج
  • 9. فصل 8: اهمیت درک تعصبات شناختی در هوش مصنوعی
  • 10. فصل 9: معرفی تعصب لنگر انداختن (Anchoring Bias)
  • 11. فصل 10: مبانی نظری تعصب لنگر انداختن در روانشناسی انسانی
  • 12. فصل 11: مثال‌های روزمره از تعصب لنگر انداختن
  • 13. فصل 12: مکانیزم‌های روانشناختی پشت تعصب لنگر انداختن
  • 14. فصل 13: تاثیر تعصب لنگر انداختن بر تصمیم‌گیری
  • 15. فصل 14: مفهوم "لنگر در ماشین"
  • 16. فصل 15: چرا LLMs مستعد تعصب لنگر انداختن هستند؟
  • 17. فصل 16: رابطه بین داده‌های آموزشی و تعصب لنگر انداختن
  • 18. فصل 17: تاثیر ساختار ورودی بر رفتار LLMs
  • 19. فصل 18: مطالعه موردی: مقاله‌ی "Anchors in the Machine"
  • 20. فصل 19: رویکرد تجربی در مطالعه تعصب لنگر انداختن در LLMs
  • 21. فصل 20: طراحی آزمایش‌های رفتاری برای LLMs
  • 22. فصل 21: متغیرهای مستقل در آزمایش‌های لنگر انداختن
  • 23. فصل 22: تعریف "لنگر" در زمینه LLMs
  • 24. فصل 23: جمع‌آوری داده‌های رفتاری از LLMs
  • 25. فصل 24: تحلیل کمی داده‌های رفتاری
  • 26. فصل 25: شناسایی الگوهای سوگیری لنگر انداختن
  • 27. فصل 26: شواهد رفتاری مستقیم تعصب لنگر انداختن
  • 28. فصل 27: بررسی تاثیر انواع مختلف لنگرها
  • 29. فصل 28: لنگرهای عددی در مقابل لنگرهای متنی
  • 30. فصل 29: تاثیر قاطعیت و قطعیت لنگر
  • 31. فصل 30: تاثیر ترتیب ارائه اطلاعات
  • 32. فصل 31: بررسی تاثیر طول و پیچیدگی لنگر
  • 33. فصل 32: تاثیر اطلاعات پیش‌زمینه‌ای (Context)
  • 34. فصل 33: تحلیل رویکردهای انتسابی (Attributional Approaches)
  • 35. فصل 34: تفاوت رویکردهای رفتاری و انتسابی
  • 36. فصل 35: هدف از رویکردهای انتسابی در LLMs
  • 37. فصل 36: مفهوم "انتساب" در رفتار LLMs
  • 38. فصل 37: چگونه LLMs "انتساب" می‌کنند؟
  • 39. فصل 38: مدل‌های احتمالی برای انتساب در LLMs
  • 40. فصل 39: استفاده از توضیحات LLM برای درک سوگیری
  • 41. فصل 40: تحلیل توضیحات (Attributions) تولید شده توسط LLMs
  • 42. فصل 41: مطابقت بین توضیحات و الگوهای رفتاری
  • 43. فصل 42: شواهد انتسابی برای تعصب لنگر انداختن
  • 44. فصل 43: شناسایی بخش‌هایی از ورودی که بیشترین تاثیر را دارند
  • 45. فصل 44: وزن‌دهی به بخش‌های مختلف ورودی توسط LLM
  • 46. فصل 45: مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms) و سوگیری
  • 47. فصل 46: تفسیر مکانیزم توجه (Attention) برای شناسایی لنگر
  • 48. فصل 47: تکنیک‌های بصری‌سازی توجه (Attention Visualization)
  • 49. فصل 48: ارتباط بین امتیازات توجه و سوگیری لنگر انداختن
  • 50. فصل 49: تاثیر داده‌های آموزشی بر مکانیزم توجه
  • 51. فصل 50: پیش‌پردازش داده‌ها و سوگیری لنگر انداختن
  • 52. فصل 51: تاثیر فرمت‌بندی داده‌ها
  • 53. فصل 52: تاثیر داده‌های نویزدار (Noisy Data)
  • 54. فصل 53: نقش داده‌های "لنگر" در مجموعه داده‌های آموزشی
  • 55. فصل 54: روش‌های جمع‌آوری داده‌های آموزشی (Crawling, Curating)
  • 56. فصل 55: بررسی تاثیر وب‌سایت‌های خاص به عنوان منابع لنگر
  • 57. فصل 56: سوگیری در تولید محتوای وب
  • 58. فصل 57: اثرات تکرار و فراوانی در داده‌های آموزشی
  • 59. فصل 58: تاثیر داده‌های قدیمی (Outdated Data)
  • 60. فصل 59: شناسایی منابع بالقوه تعصب لنگر انداختن در داده‌های واقعی
  • 61. فصل 60: تحلیل مجموعه داده‌های معروف (مانند Common Crawl)
  • 62. فصل 61: تکنیک‌های کاهش سوگیری لنگر انداختن
  • 63. فصل 62: رویکردهای مبتنی بر پیش‌پردازش داده‌ها
  • 64. فصل 63: متعادل‌سازی (Balancing) داده‌ها
  • 65. فصل 64: حذف یا کاهش تاثیر داده‌های لنگرین
  • 66. فصل 65: تکنیک‌های دستکاری (Augmentation) داده‌ها
  • 67. فصل 66: تولید داده‌های ضد لنگر (Anti-Anchoring Data)
  • 68. فصل 67: رویکردهای مبتنی بر Fine-tuning
  • 69. فصل 68: Fine-tuning با داده‌های تصحیح شده
  • 70. فصل 69: Fine-tuning با وظایف (Tasks) خاص برای کاهش سوگیری
  • 71. فصل 70: تنظیم دقیق پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 72. فصل 71: رویکردهای مبتنی بر Prompt Engineering
  • 73. فصل 72: طراحی Prompt برای اجتناب از لنگر انداختن
  • 74. فصل 73: استفاده از دستورالعمل‌های صریح (Explicit Instructions)
  • 75. فصل 74: ارائه اطلاعات متضاد (Contradictory Information) در Prompt
  • 76. فصل 75: استفاده از تکنیک‌های Chain-of-Thought Prompting
  • 77. فصل 76: معرفی تکنیک‌های کاهش سوگیری در زمان اجرا (In-place Mitigation)
  • 78. فصل 77: فیلتر کردن خروجی (Output Filtering)
  • 79. فصل 78: استفاده از مدل‌های کمکی (Helper Models)
  • 80. فصل 79: رویکردهای مبتنی بر Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
  • 81. فصل 80: آموزش مدل برای نادیده گرفتن لنگرها
  • 82. فصل 81: پاداش‌دهی به پاسخ‌های عینی (Objective Responses)
  • 83. فصل 82: ارزیابی مداوم سوگیری لنگر انداختن
  • 84. فصل 83: معیارهای ارزیابی کمی برای سوگیری
  • 85. فصل 84: شاخص‌های رفتاری برای ارزیابی
  • 86. فصل 85: شاخص‌های انتسابی برای ارزیابی
  • 87. فصل 86: طراحی سناریوهای تست برای ارزیابی
  • 88. فصل 87: تست A/B برای مقایسه مدل‌ها
  • 89. فصل 88: تاثیر انسانی در ارزیابی سوگیری
  • 90. فصل 89: سوگیری انسانی در ارزیابی LLMs
  • 91. فصل 90: ملاحظات عملی در کاهش سوگیری لنگر انداختن
  • 92. فصل 91: هزینه و کارایی تکنیک‌های کاهش سوگیری
  • 93. فصل 92: تاثیر بر عملکرد کلی مدل
  • 94. فصل 93: حفظ تعادل بین کاهش سوگیری و قابلیت مدل
  • 95. فصل 94: چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 96. فصل 95: مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs عاری از سوگیری
  • 97. فصل 96: آینده پژوهش در زمینه تعصبات LLMs
  • 98. فصل 97: کشف انواع جدیدی از سوگیری‌ها
  • 99. فصل 98: توسعه روش‌های جامع‌تر برای کاهش سوگیری
  • 100. فصل 99: نقش استانداردهای صنعتی و چارچوب‌های نظارتی

📚 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 لنگر در ماشین: کشف و کاهش تعصب لنگر انداختن در مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از رویکردهای رفتاری و انتسابی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا