اکسپرس 24
کتاب معیارهای کلیدی برای انتخاب بهترین LLM

کتاب معیارهای کلیدی برای انتخاب بهترین LLM

تگ‌ها: AI Cost AI Deployment AI Evaluation AI Optimization AI Safety Artificial Intelligence Deep Learning Large Language Models LLM Machine Learning Model Selection NLP Prompt Engineering

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 معیارهای کلیدی برای انتخاب بهترین LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. معیارهای کلیدی برای انتخاب بهترین LLM
  • 2. تعریف مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و انواع مختلف
  • 3. معماری‌های مختلف مدل‌های زبانی (Transformer, Mixture of Experts, etc.)
  • 4. ویژگی‌های کلیدی مدل‌ها (پارامترها، داده‌های آموزشی، حجم)
  • 5. مقایسه بین مدل‌های باز و بسته (Open-source vs Proprietary)
  • 6. قدرت‌های زبانی مدل‌ها (کاهش بروز، چندزبانهی، زبان‌های خاص)
  • 7. ارزیابی دقت و کیفیت خروجی (معیارهای آماری، تست‌های تخصصی)
  • 8. تست‌های عمومی (MMLU, BIG-bench) و معنا در انتخاب
  • 9. سرعت پردازش و زمان پاسخ (latency)
  • 10. مصرف منابع (GPU/CPU, حافظه)
  • 11. هزینه‌های عملیاتی (قیمت‌گذاری، مدل‌های پرداخت‌محور)
  • 12. قابلیت تخصیص (Customization, fine-tuning)
  • 13. قابلیت گسترش (Scalability) و پشتیبانی از داده‌های بزرگ
  • 14. قابلیت ادغام (Integration) با سیستم‌های موجود
  • 15. قابلیت امنیت و حریم خصوصی (Data leakage, toxicity)
  • 16. قابلیت کنترل (Control, prompting, alignment)
  • 17. قابلیت ترجمه و پشتیبانی از زبان‌های مختلف
  • 18. قابلیت تولید محتوا (Creative generation) و کیفیت متن
  • 19. قابلیت استدلال منطقی و ریاضی (Reasoning, Math)
  • 20. قابلیت کدنویسی (Code generation) و دقت برنامه‌نویسی
  • 21. قابلیت تعامل صوتی/صوتی (Speech, multimodal)
  • 22. قابلیت پردازش تصویری (Vision) اگر مرتبط
  • 23. قابلیت استفاده در صنایع خاص (Healthcare, Finance, etc.)
  • 24. قابلیت تنظیمات کاربر (User control, UI)
  • 25. قابلیت مستندات و پشتیبانی فنی (Documentation, API)
  • 26. قابلیت مستندسازی و نمونه‌کد (Examples, code snippets)
  • 27. قابلیت تست و اعتبارسنجی (Testing, validation)
  • 28. روش‌های مقایسه‌ای (Side-by-side benchmarking)
  • 29. روش‌های آمارایی برای مقایسهٔ مدل‌ها (Confidence intervals, statistical significance)
  • 30. روش‌های بهبود کیفیت خروجی (Prompt engineering, temperature, top-p)
  • 31. روش‌های کاهش هزینه (Distillation, quantization, pruning)
  • 32. روش‌های بهبود سرعت (Model parallelism, inference optimization)
  • 33. روش‌های بهبود دقت (Fine-tuning, RLHF, supervised fine-tuning)
  • 34. روش‌های بهبود ایمنی (Safety mitigations, red teaming)
  • 35. روش‌های بهبود قابلیت ترجمه (Multilingual training, language adapters)
  • 36. روش‌های بهبود قابلیت استدلال (Chain-of-thought prompting, tool use)
  • 37. روش‌های بهبود قابلیت کدنویسی (Code-specific fine-tuning)
  • 38. روش‌های بهبود قابلیت تعامل (Feedback loops, user rating)
  • 39. روش‌های ارزیابی مستمر (Continuous evaluation, monitoring)
  • 40. معماری‌های قابل ترکیب (Mixture of experts, ensemble methods)
  • 41. مدل‌های کوچک (Small models) برای استفاده در_edge_
  • 42. مدل‌های بزرگ (Large models) برای کاربردهای سنگین
  • 43. تعادل بین دقت و هزینه (Precision vs Efficiency trade-off)
  • 44. معیارهای قانونی و اخلاقی (Compliance, GDPR, bias)
  • 45. معیارهای مالکیت فکری (Licensing, usage rights)
  • 46. معیارهای مستندسازی (API docs, SDKs)
  • 47. معیارهای پشتیبانی فنی (Support, warranty)
  • 48. معیارهای مستقر بودن (Stability, versioning)
  • 49. معیارهای قابلیت دسترسی (Accessibility, latency for low-end devices)
  • 50. معیارهای تعامل کاربری (User experience, UI/UX)
  • 51. معیارهای قابلیت تخصیص خودکار (Auto‑scaling)
  • 52. معیارهای قابلیت ادغام با داده‌های سازمانی (Enterprise data integration)
  • 53. معیارهای نهایی و تصمیم‌گیری (Summary checklist for selection)

📚 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.