آموزش معیارهای ارزیابی LLM: تست‌های عملی - آخرین آپدیت

دانلود LLM Evaluation Metrics: Practice Tests new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: تست‌های عملی معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شامل دقت، BLEU، ROUGE، RAG، ایمنی، مانیتورینگ و مهارت‌های هوش مصنوعی سازمانی. مبانی ارزیابی LLM و معیارهای کلیدی نحوه اندازه‌گیری کیفیت، دقت و عملکرد مدل ارزیابی انسانی و روش‌های تست در دنیای واقعی ارزیابی RAG و بررسی عملکرد بازیابی اطلاعات مانیتورینگ محیط عملیاتی، ایمنی و قابلیت اطمینان LLMها ارزیابی در سطح سازمانی شامل تأثیرات تجاری و بنچ‌مارک‌ها پیش نیازها: درک ابتدایی از مفاهیم هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین آشنایی با LLMهایی مانند ChatGPT (اختیاری اما مفید) دانش پایه پایتون یا مفاهیم داده‌ها (اختیاری) علاقه به ارزیابی AI و عملکرد مدل بدون نیاز به تجربه پیشرفته، مبتدیان می‌توانند شرکت کنند

این دوره، معیارهای ارزیابی LLM: تست‌های عملی، برای کمک به یادگیرندگان جهت درک نحوه ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در کاربردهای واقعی طراحی شده است. با تبدیل شدن LLMها به هسته مرکزی سیستم‌های هوش مصنوعی، ارزیابی عملکرد، قابلیت اطمینان، ایمنی و کاربردی بودن آن‌ها ضروری است. این دوره یک رویکرد ساختاریافته و عملی برای تسلط بر ارزیابی LLM از مفاهیم پایه تا پیشرفته ارائه می‌دهد.

شما معیارهای کلیدی ارزیابی مورد استفاده در سیستم‌های NLP و LLM، از جمله دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، فراخوانی (Recall)، BLEU، ROUGE، پرپلکسیتی (Perplexity) و معیارهای شباهت معنایی را خواهید آموخت. این دوره همچنین تکنیک‌های پیشرفته ارزیابی مانند ارزیابی انسانی، ارزیابی RAG (تولید تقویت‌شده با بازیابی)، تشخیص توهم (Hallucination)، اندازه‌گیری سوگیری و ارزیابی ایمنی را پوشش می‌دهد.

علاوه بر این، شما با مفاهیم ارزیابی در سطح تولید (Production) مانند تأخیر (Latency)، نرخ پردازش (Throughput)، بهره‌وری هزینه، مانیتورینگ و تشخیص رانش داده‌ها (Drift Detection) آشنا خواهید شد. این دوره همچنین حوزه‌های ارزیابی متمرکز بر سازمان مانند حاکمیت، انطباق، تأثیرات تجاری و تحلیل ROI را معرفی می‌کند.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود با اطمینان خروجی‌های LLM را ارزیابی کنید، مدل‌های مختلف را با هم مقایسه کنید و درک کنید که چگونه عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی را در محیط‌های واقعی بهبود بخشید.

محورهای کلیدی یادگیری

مبانی ارزیابی LLM و اندازه‌گیری عملکرد
معیارهای اصلی NLP مانند BLEU، ROUGE، دقت و پرپلکسیتی
تکنیک‌های ارزیابی انسانی برای سنجش کیفیت
ارزیابی RAG و تحلیل عملکرد بازیابی اطلاعات
روش‌های تشخیص ایمنی، سوگیری و توهمات مدل
مانیتورینگ عملیاتی شامل تأخیر، نرخ پردازش و رانش داده‌ها
ارزیابی سازمانی شامل ROI، حاکمیت و انطباق

این دوره برای دانشجویان، توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده و متخصصان هوش مصنوعی که می‌خواهند مهارت‌های عملی قدرتمندی در ارزیابی و بهبود سیستم‌های مبتنی بر LLM کسب کنند، ایده‌آل است.

تمرین ها و آزمونها

تست‌های عملی Practice Tests

مبانی معیارهای ارزیابی LLM Fundamentals of LLM Evaluation Metrics
معیارهای اصلی، بنچ‌مارک‌ها و اندازه‌گیری عملکرد Core Metrics, Benchmarks & Performance Measurement
ارزیابی انسانی، سنجش کیفیت و هوش مصنوعی مسئولانه Human Evaluation, Quality Assessment & Responsible AI
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و ارزیابی بازیابی Retrieval-Augmented Generation (RAG) & Retrieval Evaluation
مانیتورینگ عملیاتی، بهینه‌سازی عملکرد و ارزیابی LLMOps Production Monitoring, Performance Optimization & LLMOps Evaluation
ارزیابی AI سازمانی، حاکمیت و سنجش تأثیرات تجاری Enterprise AI Evaluation, Governance & Business Impact Assessment