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) is one of the key techniques that helps large language models (LLMs) to follow instructions and provide helpful and harmless responses. While direct policy optimization methods exist, state-of-the-art LLMs adopt RL-based methods (usually PPO) in RLHF to train the policy to generate good responses guided by a reward model learned from preference data. The main challenge of these methods is the inaccuracy of the intermediate reward model, especially in code generation tasks that require long and complex reasoning to score a response. We find that the reliability of the reward model varies across responses assigned with different rewards. This motivates us to filter the samples whose rewards may be unreliable to improve signal-to-noise ratio during policy learning, resulting in Policy Filtration for Proximal Policy Optimization (PF-PPO). To choose a proper policy filtration strategy for a given reward model, the coefficient of determination ($R^2$) between rewards and actual scores on filtered samples serves as a good metrics and helps us find several promising strategies. We provide extensive experiments to validate the effectiveness of PF-PPO in code generation tasks, and find that some variants of PF-PPO are highly effective and achieve new state-of-the-art performance across 7-billion-parameter models on HumanEval, MBPP, and a new and more challenging LeetCode Contest benchmark.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری تقویت از بازخورد انسانی (RLHF) یکی از تکنیک های کلیدی است که به مدلهای بزرگ زبان (LLM) کمک می کند تا دستورالعمل ها را دنبال کنند و پاسخ های مفید و بی ضرر را ارائه دهند.در حالی که روشهای بهینه سازی مستقیم سیاست وجود دارد ، LLMS پیشرفته از روشهای مبتنی بر RL (معمولاً PPO) در RLHF برای آموزش خط مشی برای تولید پاسخ های خوب هدایت شده توسط یک مدل پاداش آموخته شده از داده های اولویت استفاده می کند.چالش اصلی این روشها عدم دقت مدل پاداش میانی ، به ویژه در کارهای تولید کد است که برای کسب یک پاسخ نیاز به استدلال طولانی و پیچیده دارند.ما می دانیم که قابلیت اطمینان مدل پاداش در پاسخ های اختصاص داده شده با پاداش های مختلف متفاوت است.این به ما انگیزه می دهد تا نمونه هایی را که پاداش آنها ممکن است برای بهبود نسبت سیگنال به نویز در طول یادگیری سیاست غیرقابل اطمینان باشد ، فیلتر کنیم و در نتیجه تصفیه سیاست برای بهینه سازی سیاست پروگزیمال (PF-PPO).برای انتخاب یک استراتژی تصفیه مناسب سیاست برای یک مدل پاداش معین ، ضریب تعیین ($ R^2 $) بین پاداش و نمرات واقعی در نمونه های فیلتر شده به عنوان یک معیارهای خوب عمل می کند و به ما کمک می کند تا چندین استراتژی امیدوارکننده را پیدا کنیم.ما آزمایش های گسترده ای را برای اعتبارسنجی اثربخشی PF-PPO در کارهای تولید کد ارائه می دهیم ، و می دانیم که برخی از انواع PF-PPO بسیار مؤثر هستند و به عملکرد جدید و پیشرفته در بین مدلهای 7 میلیارد پارامتر بر روی Humaneval ، دست می یابند.MBPP ، و یک معیار مسابقه جدید و چالش برانگیز تر.
📚 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
