کتاب کشف پنجره‌های اورتون سیاسی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): یک رویکرد نوین برای ارزیابی جهت‌گیری
, ,

کتاب کشف پنجره‌های اورتون سیاسی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): یک رویکرد نوین برای ارزیابی جهت‌گیری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014760 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 کشف پنجره‌های اورتون سیاسی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): یک رویکرد نوین برای ارزیابی جهت‌گیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اخلاق

موضوع میانی: بایاس و جهت‌گیری در مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و اخلاق
  • 2. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): معماری و کاربردها
  • 3. تاریخچه و تکامل LLMs
  • 4. مفهوم بایاس (جهت‌گیری) در هوش مصنوعی
  • 5. انواع بایاس در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 6. منابع بایاس در LLMs: داده، الگوریتم، تعامل
  • 7. تأثیر بایاس در LLMs بر تصمیم‌گیری و جامعه
  • 8. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 9. چالش‌های اخلاقی LLMs
  • 10. اهمیت ارزیابی جهت‌گیری در LLMs
  • 11. پنجره اورتون (Overton Window): مفهوم و خاستگاه تاریخی
  • 12. نظریه پنجره اورتون در علوم سیاسی
  • 13. کاربرد پنجره اورتون در تحلیل گفتمان سیاسی
  • 14. سطوح مختلف مقبولیت در پنجره اورتون
  • 15. عوامل مؤثر بر جابجایی پنجره اورتون
  • 16. مثال‌های تاریخی از جابجایی پنجره اورتون
  • 17. چالش‌های تعریف "مقبولیت سیاسی"
  • 18. پنجره اورتون: یک ابزار تحلیلی پویا
  • 19. محدودیت‌ها و انتقادات وارده به نظریه پنجره اورتون
  • 20. پل زدن از مفهوم سیاسی به حوزه هوش مصنوعی
  • 21. فرض اصلی: آیا LLMs پنجره‌های اورتون سیاسی دارند؟
  • 22. انعکاس گفتمان عمومی در LLMs
  • 23. LLMs به عنوان تولیدکنندگان و مصرف‌کنندگان گفتمان
  • 24. نحوه ظهور جهت‌گیری سیاسی در پاسخ‌های LLM
  • 25. بررسی اولیه سوگیری سیاسی در مدل‌های اولیه
  • 26. چرا LLMs ممکن است پنجره‌های اورتون خاص خود را شکل دهند؟
  • 27. تفاوت پنجره اورتون LLM با پنجره اورتون انسانی
  • 28. تأثیر مقیاس مدل بر جهت‌گیری سیاسی
  • 29. نقش داده‌های آموزشی در شکل‌دهی پنجره‌های LLM
  • 30. فرآیند انتقال بایاس از داده به مدل
  • 31. آیا LLMs می‌توانند بی‌طرف باشند؟
  • 32. تعریف بی‌طرفی سیاسی در زمینه LLMs
  • 33. چالش‌های دستیابی به بی‌طرفی
  • 34. اندازه‌گیری انحراف از بی‌طرفی
  • 35. طرح کلی رویکرد نوین ارزیابی جهت‌گیری
  • 36. چارچوب نظری برای ارزیابی پنجره‌های اورتون LLMs
  • 37. تعریف ابعاد و طیف‌های سیاسی برای تحلیل
  • 38. شناسایی محورهای ایدئولوژیک کلیدی (مثلاً چپ/راست، اقتدارگرا/آزادی‌خواه)
  • 39. طراحی پرامپت‌ها (Prompts) برای تحریک پاسخ‌های سیاسی
  • 40. انواع پرامپت‌ها: خنثی، جهت‌دار، سناریویی
  • 41. جمع‌آوری و ساخت مجموعه داده‌های پرامپت
  • 42. معیارهای کمی‌سازی پاسخ‌های LLM
  • 43. مقیاس‌بندی و امتیازدهی پاسخ‌های LLM
  • 44. تعریف "مرزهای" پنجره اورتون در پاسخ‌های LLM
  • 45. تحلیل کیفی پاسخ‌های خارج از پنجره
  • 46. استفاده از داوران انسانی برای ارزیابی (Human Annotation)
  • 47. چالش‌های توافق بین داوران انسانی (Inter-rater reliability)
  • 48. روش‌های آماری برای تحلیل داده‌های پاسخ LLM
  • 49. تکنیک‌های خوشه‌بندی برای شناسایی الگوهای بایاس
  • 50. مدل‌سازی طیف سیاسی LLMs
  • 51. مقایسه پنجره‌های اورتون LLMs مختلف
  • 52. تکرارپذیری و اعتبار سنجی روش‌شناسی
  • 53. محدودیت‌های روش‌شناختی در ارزیابی جهت‌گیری
  • 54. توسعه معیارهای جدید برای ارزیابی
  • 55. نگاهی عمیق‌تر به مقاله POW و متدولوژی آن
  • 56. بایاس‌های آشکار (Explicit Bias) در LLMs
  • 57. بایاس‌های پنهان (Implicit Bias) و نحوه شناسایی آنها
  • 58. تأثیر حجم و تنوع داده‌های آموزشی بر جهت‌گیری
  • 59. نقش منابع داده (اینترنت، کتب، اخبار) در شکل‌دهی بایاس
  • 60. روش‌های فیلتر کردن و پاکسازی داده‌ها برای کاهش بایاس
  • 61. فرآیند آموزش (Pre-training) و نقش آن در جهت‌گیری
  • 62. فرآیند تنظیم دقیق (Fine-tuning) و امکان تغییر بایاس
  • 63. تنظیم دقیق با دستورالعمل (Instruction Tuning) و تأثیر بر جهت‌گیری
  • 64. مهندسی پرامپت برای کشف و تشدید بایاس
  • 65. مهندسی پرامپت برای کاهش بایاس
  • 66. مدل‌های مبتنی بر پاداش (RLHF) و چگونگی تأثیر بر بایاس سیاسی
  • 67. مفهوم "هم‌راستایی ارزش" (Value Alignment)
  • 68. هم‌راستایی با کدام ارزش‌ها؟ چالش‌های جهانی
  • 69. تکنیک‌های رمزگشایی (Decoding Strategies) و تأثیر بر لحن سیاسی
  • 70. بررسی مورد مطالعاتی: جهت‌گیری‌های چپ/راست در LLMs
  • 71. بررسی مورد مطالعاتی: جهت‌گیری‌های آزادی‌خواه/اقتدارگرا
  • 72. شناسایی سوگیری‌های نهادی و فرهنگی
  • 73. تحلیل حساسیت مدل نسبت به کلمات کلیدی سیاسی
  • 74. ارزیابی پاسخ‌های جنجالی و تحریک‌آمیز
  • 75. چگونگی تشخیص تعصب در تولید متن خلاقانه
  • 76. تأثیر LLMs بایاس‌دار بر شکل‌دهی افکار عمومی
  • 77. LLMs به عنوان ابزارهای تبلیغاتی و پروپاگاندا
  • 78. خطرات امنیتی و اخلاقی LLMs جهت‌دار
  • 79. پیامدهای اجتماعی سوگیری LLMs در حوزه‌های حساس
  • 80. راهکارهای شناسایی و گزارش‌دهی بایاس در LLMs
  • 81. تکنیک‌های کاهش بایاس: آموزش مجدد، تقابل، تنظیم دقیق
  • 82. طراحی مدل‌های قابل تنظیم برای کاربران مختلف (Personalized LLMs)
  • 83. رویکردهای شفافیت و توضیح‌پذیری در LLMs بایاس‌دار
  • 84. مفهوم "بی‌طرفی ساختگی" (Performative Neutrality)
  • 85. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان و کاربران LLMs
  • 86. نقش سیاست‌گذاری و قانون‌گذاری در مهار بایاس LLMs
  • 87. استانداردهای اخلاقی و گواهی‌نامه‌های بی‌طرفی
  • 88. ممیزی‌های مستقل برای ارزیابی جهت‌گیری LLMs
  • 89. فرهنگ‌سازی و آموزش عمومی در مواجهه با LLMs بایاس‌دار
  • 90. آینده اخلاقی LLMs و پنجره‌های اورتون
  • 91. پنجره‌های اورتون بین‌فرهنگی در LLMs
  • 92. تغییرات زمانی در پنجره‌های اورتون LLM
  • 93. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) برای ایجاد یا پنهان کردن بایاس
  • 94. ارزیابی بایاس در مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 95. کاربرد LLMs برای تحلیل پنجره‌های اورتون انسانی
  • 96. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) و نقش آن در درک بایاس
  • 97. تحقیقات نوظهور در هوش مصنوعی آگاه به سیاست
  • 98. آینده ارزیابی و مهار جهت‌گیری در LLMs
  • 99. رویکردهای جامع برای توسعه LLMs اخلاقی و هم‌راستا
  • 100. جمع‌بندی: مسیر پیش‌رو برای LLMs مسئولانه

📚 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 کشف پنجره‌های اورتون سیاسی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): یک رویکرد نوین برای ارزیابی جهت‌گیری”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا