🧠🔍 آشنایی با اصطلاحات مهم در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

این تصویر، اصطلاحات کلیدی مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ را معرفی می‌کند.

مدل پایه (Foundation Model): طراحی شده برای تولید و فهم متن‌های انسانی.

ترانسفورمر (Transformer): شناخته شده به خاطر مکانیزم توجه.

پرامپتینگ (Prompting): ارائه ورودی‌های دقیق به LLM برای تولید خروجی.

طول کانتکست (Context-Length): حداکثر تعداد کلمات قابل پردازش.

آموزش چند-مثاله (Few-Shot Learning): ارائه تعداد کم مثال برای انجام وظیفه.

آموزش بدون مثال (Zero-Shot Learning): ارائه دستورالعمل‌های وظیفه بدون مثال.

رگ RAG (تولید تقویت شده با بازیابی): استفاده از اطلاعات بازیابی شده برای بهبود پاسخ‌ها.

تنظیم دقیق (Fine-Tuning): تطبیق LLM به وظیفه خاص با آموزش بیشتر.

توهم (Hallucination): تمایل به تولید اطلاعات نادرست.

#مدل_زبانی #LLM #اصطلاحات


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

📑 مقدمه‌ای بر RAG و کاربردهای آن

💡 این فایل به معرفی RAG (Retrieval-Augmented Generation) می‌پردازد و نحوه عملکرد، مزایا و کاربردهای آن را در بهبود کیفیت و دقت خروجی مدل‌های LLM (Large Language Models) توضیح می‌دهد.

📄 ساختار کلی:

محدودیت‌های LLM: چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ، مانند توهمات (Hallucinations) و عدم به‌روزرسانی به‌موقع.
معماری RAG: ترکیب بازیابی اطلاعات با تولید متن.
مزایا: بهبود دقت، انعطاف‌پذیری، و امکان استفاده از داده‌های خارجی.
کاربردها: چت‌بات‌ها (Chatbots)، پاسخ‌دهی به سؤالات (Question Answering)، تولید محتوا (Content Generation) و کمک به حوزه سلامت.


📢 #علوم_داده #RAG #LLM #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science