آموزش ساخت سیستم‌های قابل اعتماد LLM - آخرین آپدیت

ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد LLM Evaluate and Optimize LLM Performance

• نحوه محاسبه معیارهای لغوی: BLEU و ROUGE L در پایتون How to Compute Lexical Metrics: BLEU & ROUGE-L in Python?

• نحوه محاسبه شباهت معنایی با استفاده از Embeddingها How to Compute Semantic Similarity with Embeddings?

• چرا حدس بزنیم وقتی می‌توانیم بدانیم؟ بررسی مورد پرامپت «بهتر» Why Guess When You Can Know? The Case of the "Better" Prompt

• زبان آزمایش: فرضیات، P-Valueها و توان آماری The Language of Experimentation: Hypotheses, P-Values, and Power

• تحلیل اعداد: تحلیل تست A/B در پایتون Running the Numbers: A/B Test Analysis in Python

• از گزارش تا اقدام: حلقه بهینه‌سازی From Report to Action: The Optimization Loop

• مطالعه موردی: بنچ‌مارک یک تحلیل‌گر تحلیل احساسات Case Study: Benchmarking a Sentiment Analyzer

• نوشتن اولین گزارش ارزیابی Scripting Your First Evaluation Report

تحلیل لاگ‌ها: رفع توهمات LLM Analyze Logs: Fix LLM Hallucinations

• چرا لاگ‌ها مهم هستند: مورد شرکت Air Canada Why Logs Matter: The Air Canada Case?

• محاسبه نرخ بازگشت (Retention) در Pandas Calculating Retention in Pandas

• چرا RAG شکست می‌خورد: ریشه توهمات چیست؟ Why RAG Fails: The Root of Hallucination?

• بررسی همبستگی خطاها با بازیابی در Pandas Correlating Errors with Retrieval in Pandas

• تجسم اثبات‌ها در Matplotlib Visualizing the Proof in Matplotlib

ارزیابی LLMها: تست و اثبات معناداری Evaluate LLMs: Test and Prove Significance

• چرا امتیازهای تک‌بعدی گمراه‌کننده هستند Why Single Scores Lie

• محاسبه فواصل Wilson در پایتون Calculating Wilson Intervals in Python

• چرا احساسات در تست A/B شکست می‌خورند Why Gut Feelings Fail in A/B Testing

• اجرای آزمون کای-اسکوئر در پایتون Running a Chi-Square Test in Python

• تجسم سطح اطمینان با Matplotlib Visualizing Confidence with Matplotlib

بهینه‌سازی پارامترهای SQL و جستجوی برداری Optimize SQL and Vector Search Parameters

• از ناکارآمدی تا بهینه‌سازی From Inefficient to Optimized

• تعادل بین نرخ بازیابی (Recall) و تأخیر (Latency) The Recall vs. Latency Trade-Off

• تنظیم ایندکس HNSW Tuning an HNSW Index

• فراتر از تست‌های تک‌باره: نیاز به بنچ‌مارک مستمر Beyond One-Off Tests: The Need for Continuous Benchmarking

ممیزی جامع عملکرد LLM از ابتدا تا انتها End-to-End LLM Performance Audit