کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
چکیده
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has become a key method for aligning large language models (LLMs) with human preferences through the use of reward models. However, traditional reward models typically generate point estimates, which oversimplify the diversity and complexity of human values and preferences. In this paper, we introduce Quantile Reward Models (QRMs), a novel approach to reward modeling that learns a distribution over rewards instead of a single scalar value. Our method uses quantile regression to estimate a full, potentially multimodal distribution over preferences, providing a more powerful and nuanced representation of preferences. This distributional approach can better capture the diversity of human values, addresses label noise, and accommodates conflicting preferences by modeling them as distinct modes in the distribution. Our experimental results show that QRM outperforms comparable traditional point-estimate models on RewardBench. Furthermore, we demonstrate that the additional information provided by the distributional estimates can be utilized in downstream applications, such as risk-aware reinforcement learning, resulting in LLM policies that generate fewer extremely negative responses. Our code and model are released at https://github.com/Nicolinho/QRM.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری تقویت از بازخورد انسانی (RLHF) به یک روش اصلی برای تراز کردن مدلهای بزرگ زبان (LLM) با ترجیحات انسانی از طریق استفاده از مدل های پاداش تبدیل شده است.با این حال ، مدل های پاداش سنتی به طور معمول برآوردهای نقطه ای ایجاد می کنند ، که تنوع و پیچیدگی ارزش ها و ترجیحات انسانی را بیش از حد نشان می دهد.در این مقاله ، ما مدل های پاداش کمی (QRMS) را معرفی می کنیم ، یک رویکرد جدید برای مدل سازی پاداش که به جای یک مقدار مقیاس واحد ، توزیع را بیش از پاداش می آموزد.روش ما از رگرسیون کمی برای برآورد توزیع کامل ، بالقوه چند حالته نسبت به ترجیحات استفاده می کند ، و نمایشی قدرتمندتر و ظریف تر از ترجیحات را ارائه می دهد.این رویکرد توزیع می تواند تنوع ارزشهای انسانی را بهتر ضبط کند ، سر و صدای برچسب را برطرف کند و با مدل سازی آنها به عنوان حالت های مجزا در توزیع ، ترجیحات متناقض را در خود جای می دهد.نتایج تجربی ما نشان می دهد که QRM از مدل های سنتی تخمین نقطه ای قابل مقایسه در پاداش Bench استفاده می کند.علاوه بر این ، ما نشان می دهیم که اطلاعات اضافی ارائه شده توسط برآوردهای توزیع می تواند در برنامه های پایین دست مانند یادگیری تقویت کننده آگاهی از ریسک استفاده شود و در نتیجه سیاست های LLM ایجاد شود که پاسخ های بسیار منفی را ایجاد می کند.کد و مدل ما در https://github.com/nicolinho/qrm منتشر می شود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
