لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش OpenAI: استراتژیهای پاسخدهی سازگار و یکپارچه
- آخرین آپدیت
دانلود OpenAI: Consistent Response Strategies
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
آمار فوربز در مورد هوش مصنوعی نشان میدهد که ۸۶٪ از مصرفکنندگان، تعامل با انسان را به چتباتها ترجیح میدهند. این بدان معناست که سازگاری و یکپارچگی پاسخهای تولید شده توسط هوش مصنوعی برای جلب اعتماد کاربران و حفظ اعتبار برند حیاتی است، بهویژه زمانی که پیشبینی میشود صنعت چتباتها در سال ۲۰۲۴ به ارزش ۱.۳۴ میلیارد دلار برسد.
این دوره کوتاه برای کمک به توسعهدهندگان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مدیران محصول طراحی شده است تا بتوانند به هدف دستیابی به پاسخهای سازگار و منسجم از مدلهای زبانی بزرگ OpenAI دست یابند.
با تکمیل این دوره، شما قادر خواهید بود قابلیت اطمینان پاسخهای هوش مصنوعی را افزایش دهید، رضایت کاربران را بهبود ببخشید و عملکرد کلی برنامههای مبتنی بر AI را ارتقا دهید. همچنین تکنیکهای عملی برای تضمین ثبات در پاسخها را میآموزید که میتوانید بلافاصله آنها را در پروژههای خود به کار بگیرید.
به طور دقیقتر، در این دوره ۲ ساعته، یاد خواهید گرفت که چگونه مدلهای زبانی بزرگ OpenAI را برای زمینههای خاص Fine-tune کنید، تکنیکهای پسپردازش (Post-processing) را برای اصلاح پاسخها به کار ببرید، استراتژیهای مهندسی پرامپت را برای ارتباطی شفاف و موثر پیادهسازی کنید و پارامترهای Temperature و Sampling را برای بهینهسازی سازگاری پاسخها تحلیل نمایید.
این پروژه منحصربهفرد است زیرا دیدگاهی جامع از استراتژیهای دستیابی به پاسخهای یکپارچه در OpenAI را همراه با تکنیکهای عملی و مثالهای واقعی ارائه میدهد. برای موفقیت در این دوره، داشتن درک پایهای از مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین ضروری است.
سرفصل ها و درس ها
OpenAI: استراتژیهای پاسخدهی سازگار و یکپارچه
OpenAI: Consistent Response Strategies
معرفی دوره و مدرس
Introduction to the Course and Instructor
درس ۱: مقدمه و مهندسی پرامپت برای پاسخهای سازگار در مدلهای زبانی OpenAI
Lesson 1: Introduction and Prompt Engineering for Consistent Responses on OpenAI's large language models
مهندسی پرامپت: پرامپتهای شفاف و دقیق
Prompt Engineering: Clear and Specific Prompts
مهندسی پرامپت: متن مرجع و اطلاعات زمینهای
Prompt Engineering: Reference Text and Contextual information
درس ۲: فاینتونیگ مدل و تنظیم پارامترها برای پاسخهای سازگار در مدلهای زبانی OpenAI
Lesson 2: Model Fine-tuning and Parameter Tuning for Consistent Responses on OpenAI's large language models
تکنیکهای Fine Tuning برای تطبیق مدلهای OpenAI با دامنههای خاص جهت پاسخهای سازگارتر
Fine-Tuning Techniques to Adapt OpenAI's Large Language Models to Specific Domains for More Consistent Responses
تکنیک تنظیم پارامتر Temperature
Temperature Adjustment Parameter Tuning Technique
درس ۳: تکنیکهای پسپردازش برای پاسخهای سازگار در مدلهای زبانی OpenAI
Lesson 3: Post-processing Techniques for Consistent Responses on OpenAI's large language models
تکنیکهای فیلتر کردن متن و اصلاح زبان
Text Filtering and Language Correction Techniques
حساسیت به زمینه و بررسی سازگاری پاسخها
Context Sensitivity and Consistency Checking
نمایش نظرات