سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل مقایسه‌ای رویکردهای بهینه‌سازی LLMs برای کاهش خطاهای رایج

کتاب تحلیل مقایسه‌ای رویکردهای بهینه‌سازی LLMs برای کاهش خطاهای رایج

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل مقایسه‌ای رویکردهای بهینه‌سازی LLMs برای کاهش خطاهای رایج

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. انواع مدل‌های زبان بزرگ و معماری‌های آن‌ها
  • 3. مفهوم و اهمیت کاهش خطا در LLMs
  • 4. طبقه‌بندی خطاهای رایج در LLMs
  • 5. خطاهای مربوط به اطلاعات نادرست و توهم (Hallucination)
  • 6. خطاهای مربوط به سوگیری (Bias) و تبعیض
  • 7. خطاهای مربوط به درک نادرست زمینه (Context Misunderstanding)
  • 8. خطاهای مربوط به تولید محتوای نامناسب یا مضر
  • 9. خطاهای مربوط به تکرار و عدم انسجام
  • 10. خطاهای مربوط به وابستگی بیش از حد به داده‌های آموزشی
  • 11. روش‌های کلی بهینه‌سازی LLMs
  • 12. بهینه‌سازی مبتنی بر داده (Data-Centric Optimization)
  • 13. بهینه‌سازی مبتنی بر مدل (Model-Centric Optimization)
  • 14. بهینه‌سازی مبتنی بر آموزش (Training-Centric Optimization)
  • 15. بهینه‌سازی مبتنی بر استنتاج (Inference-Centric Optimization)
  • 16. مجموعه داده‌های باکیفیت برای آموزش و تنظیم دقیق
  • 17. اهمیت تنوع و نمایندگی در مجموعه داده‌ها
  • 18. روش‌های جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 19. برچسب‌گذاری داده‌ها و نکات مربوط به آن
  • 20. مدیریت و سازماندهی مجموعه داده‌های بزرگ
  • 21. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای LLMs
  • 22. توکن‌سازی (Tokenization) و انواع آن
  • 23. حذف کلمات توقف (Stop Words) و نرمال‌سازی
  • 24. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 25. تکنیک‌های جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 26. مدل‌های آماری زبان (Statistical Language Models)
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 28. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (Long Short-Term Memory - LSTM)
  • 29. شبکه‌های حافظه کوتاه-مدت (Gated Recurrent Units - GRU)
  • 30. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
  • 31. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 32. خود-توجهی (Self-Attention)
  • 33. توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
  • 34. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
  • 35. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT, GPT)
  • 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 37. روش‌های تنظیم دقیق نظارت‌شده (Supervised Fine-tuning)
  • 38. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
  • 39. تنظیم دقیق با بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
  • 40. تکنیک‌های پیشگیری از توهم در LLMs
  • 41. روش‌های مبتنی بر داده برای کاهش توهم
  • 42. روش‌های مبتنی بر مدل برای کاهش توهم
  • 43. استفاده از دانش خارجی و پایگاه‌های دانش
  • 44. اعتبارسنجی و استدلال برای کاهش توهم
  • 45. تکنیک‌های کاهش سوگیری در LLMs
  • 46. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری در LLMs
  • 47. روش‌های پاکسازی داده‌ها برای کاهش سوگیری
  • 48. تنظیم دقیق مدل با داده‌های متعادل
  • 49. تکنیک‌های پس‌پردازش برای کاهش سوگیری
  • 50. روش‌های مقابله با خطاهای درک زمینه
  • 51. افزایش طول پنجره زمینه (Context Window)
  • 52. تکنیک‌های خلاصه‌سازی و استخراج اطلاعات
  • 53. استفاده از حافظه خارجی و بازیابی اطلاعات
  • 54. بهبود مکانیزم توجه برای درک زمینه
  • 55. تولید محتوای ایمن و مسئولانه
  • 56. فیلتر کردن محتوای مضر در زمان استنتاج
  • 57. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اخلاقی
  • 58. روش‌های ارزیابی ایمنی خروجی LLMs
  • 59. مدیریت تکرار و بهبود انسجام خروجی
  • 60. روش‌های مبتنی بر بازیابی برای جلوگیری از تکرار
  • 61. تنظیم پارامترهای تولید (Sampling Parameters)
  • 62. استفاده از روش‌های جستجوی پیشرفته
  • 63. تکنیک‌های کاهش وابستگی به داده‌های آموزشی
  • 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و کاربردهای آن
  • 65. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 66. یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 67. یادگیری بدون داده (Zero-shot Learning)
  • 68. بهینه‌سازی برای کارایی در زمان استنتاج
  • 69. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های LLM
  • 70. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 71. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 72. بهینه‌سازی سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
  • 73. ارزیابی مدل‌های LLM و معیارهای سنجش
  • 74. معیارهای سنجش کیفیت متن تولید شده (BLEU, ROUGE)
  • 75. معیارهای سنجش درک زبان (GLUE, SuperGLUE)
  • 76. معیارهای سنجش ایمنی و بی‌طرفی
  • 77. روش‌های ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 78. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استقرار LLMs
  • 79. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 80. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs
  • 81. تأثیر LLMs بر جامعه و آینده آن
  • 82. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 83. اصول شرعی در تولید و استفاده از محتوای دیجیتال
  • 84. کاربرد LLMs در حوزه‌های تخصصی با رعایت چارچوب شرعی
  • 85. بهینه‌سازی LLMs برای کاربردهای آموزشی در ایران
  • 86. مطالعات موردی: موفقیت‌ها و چالش‌ها
  • 87. آینده پژوهی در حوزه بهینه‌سازی LLMs
  • 88. پیشرفت‌های نوین در معماری‌های LLM
  • 89. روش‌های جدید تنظیم دقیق و انطباق مدل
  • 90. چالش‌های آینده در کاهش خطاهای LLMs
  • 91. نقش تعامل انسان و هوش مصنوعی در بهینه‌سازی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.