Masked Language Modeling در مدلهایی مانند BERT و Causal Language Modeling در مدلهایی مثل GPT چه تفاوتهایی دارند و هر کدام چه نوع کاربردهایی را بهتر پشتیبانی میکنند؟
فرض کنید قصد دارید یک مدل زبانی بزرگ را برای حوزهای خاص (مثل پزشکی یا قانون) تنظیم مجدد (Fine-Tune) کنید. چالشهای اصلی در تنظیم مجدد چنین مدلی چیست و برای دستیابی به نتایج دقیقتر، چه تکنیکهایی میتوان به کار برد؟
از روش ReAct Prompting چه مواقعی و برای چه کار هایی استفاده میشه ؟ خود روش هم توضیح بدید
چگونه میتوانید یک پرامپت طراحی کنید که بر اساس پاسخهای قبلی مدل، رفتار خود را تطبیق دهد؟ مثلاً اگر مدل در پاسخ اول اشتباه کرد، پرامپت بهطور خودکار اصلاح شود تا خطاها کاهش یابد.
Contextual Prompting در مهندسی پرامپت مدل زبانی چگونه کار میکنه ؟
در استفاده از هوش مصنوعی روش هایی وجود داره . میشه بگید روش : "Comparative Prompting " رو چطور و با چه کلماتی باید استفاده کنیم که بهینه ترین جواب ها رو به دست بیاریم ؟
BERT چیست؟ مخفف چیه ؟
تفاوت Gemini با ChatGPT چیست؟
"rag llm " مخفف چیه ؟
مفهوم و تعریف next token prediction در llm چیه ؟هر اطلاعاتی ازش دارید بگید لطفا