دوره از داده تا درک: راهنمای جامع RLHF همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از داده تا درک: راهنمای جامع RLHF

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش با بازخورد انسانی (RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. جایگاه RLHF در هم‌ترازی مدل‌های زبانی
• 2. اصطلاح‌شناسی داده، ترجیح، پاداش و سیاست
• 3. معماری خط لوله RLHF از نمونه تا استقرار
• 4. پیش‌نیازهای احتمال و بهینه‌سازی برای RLHF
• 5. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی در آموزش مدل زبانی
• 6. انتخاب و آماده‌سازی مدل پایه
• 7. تنظیم نظارت‌شده اولیه و نقش آن در RLHF
• 8. تمایز SFT، مدل پاداش و بهینه‌سازی سیاست
• 9. طراحی توزیع درخواست‌ها و سناریوهای آموزشی
• 10. ساخت مجموعه داده درخواست و پاسخ
• 11. تولید پاسخ‌های چندگانه برای مقایسه
• 12. طراحی مقایسه زوجی پاسخ‌ها
• 13. مقیاس‌های رتبه‌بندی و داده‌های ترتیبی
• 14. نگارش دستورالعمل نشانگرگذاری ترجیح
• 15. مدیریت پاسخ‌های مبهم، مساوی و نامعتبر
• 16. آموزش نشانگرهای انسانی و کالیبره‌کردن قضاوت‌ها
• 17. سنجش توافق نشانگرها و تحلیل ناسازگاری‌ها
• 18. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌های ترجیح
• 19. کنترل کیفیت چندمرحله‌ای داده‌های انسانی
• 20. ملاحظات حریم خصوصی و حاکمیت داده
• 21. پاک‌سازی، حذف تکرار و استانداردسازی داده‌ها
• 22. تقسیم‌بندی، نسخه‌بندی و ردگیری مجموعه داده
• 23. موازنه کیفیت، هزینه و مقیاس در برچسب‌گذاری
• 24. قالب‌های داده برای جفت‌ها، فهرست‌ها و رتبه‌ها
• 25. تابع درست‌نمایی ترجیح در مدل پاداش
• 26. مدل بردلی–تری برای مقایسه‌های زوجی
• 27. تعمیم‌های پلاکِت–لوس برای رتبه‌بندی چندگزینه‌ای
• 28. معماری مدل پاداش روی توکن‌ها و پاسخ‌ها
• 29. آموزش مدل پاداش با گرادیان و منظم‌سازی
• 30. مدیریت تساوی‌ها و قضاوت‌های پرنویز
• 31. کالیبراسیون امتیازهای پاداش بین وظایف
• 32. اعتبارسنجی مدل پاداش و آزمون تعمیم‌پذیری
• 33. تشخیص داده‌های خارج از توزیع در مدل پاداش
• 34. تحلیل خطا و تفسیرپذیری مدل پاداش
• 35. پاداش‌زدگی و راهبردهای کاهش آن
• 36. تجمیع چند مدل پاداش و برآورد عدم‌قطعیت
• 37. فرمول‌بندی هدف بهینه‌سازی سیاست با قید KL
• 38. نقش مدل مرجع در حفظ توزیع پاسخ پایه
• 39. اجزای الگوریتم PPO برای مدل‌های زبانی
• 40. تولید نقشه‌های پاسخ و ساخت دسته‌های آموزشی
• 41. مدل ارزش و تخمین مزیت در PPO
• 42. تخمین مزیت تعمیم‌یافته با GAE
• 43. نسبت اهمیت، کلیپ‌کردن و پایداری به‌روزرسانی
• 44. تنظیم ضریب KL، نرخ یادگیری و اندازه دسته
• 45. عیب‌یابی ناپایداری، واگرایی و افت کیفیت در PPO
• 46. ارزیابی درجا و برون‌خط بودن داده‌های بهینه‌سازی
• 47. استخراج بهینه‌سازی مستقیم ترجیح از مدل پاداش
• 48. فرض‌ها و محدودیت‌های DPO
• 49. تنظیم ضریب β و مدل مرجع در DPO
• 50. بهینه‌سازی ترجیحی ضمنی با IPO
• 51. بهینه‌سازی ترادفی با KTO
• 52. رتبه‌بندی مستقیم پاسخ‌ها با SLiC
• 53. بهینه‌سازی نسبت احتمال در ORPO
• 54. امتیازدهی ساده‌شده در SimPO
• 55. آموزش ترجیحی با نمونه‌برداری از پاسخ‌های ردشده
• 56. مقایسه روش‌های مستقیم و مبتنی بر PPO
• 57. بهینه‌سازی ترجیحی تکراری با بازخورد آنلاین
• 58. تولید ترجیح‌های مصنوعی و خودآموزی
• 59. بازخورد مدل به‌عنوان مکمل بازخورد انسانی در RLHF
• 60. ترکیب داده‌های انسانی، مصنوعی و دستورالعملی
• 61. بهینه‌سازی چندهدفه برای کیفیت، صداقت و سودمندی
• 62. نرمال‌سازی پاداش میان نشانگرها و حوزه‌ها
• 63. مقابله با سوگیری طول و سبک در ترجیح‌ها
• 64. کاهش همسوسازی افراطی با نظر کاربر
• 65. تقویت صحت‌محوری بدون کاهش روانی پاسخ
• 66. جلوگیری از بیش‌بهینه‌سازی روی مدل پاداش
• 67. آزمون استحکام در برابر ورودی‌های دشوار و نامعمول
• 68. طراحی طرح ارزیابی زوجی
• 69. محاسبه نرخ برد، فاصله اطمینان و آزمون معناداری
• 70. طراحی ارزیابی انسانی مستقل از آموزش
• 71. استفاده از مدل‌های داور و کالیبره‌کردن آن‌ها
• 72. تشخیص سوگیری و نشت داده در ارزیاب‌های خودکار
• 73. معیارهای خودکار برای روانی، مرتبط‌بودن و انسجام
• 74. ارزیابی تعمیم به وظایف و زبان‌های جدید
• 75. تحلیل ابلیشن در خط لوله RLHF
• 76. ردگیری آزمایش‌ها و بازتولیدپذیری نتایج
• 77. بهینه‌سازی حافظه، زمان آموزش و هزینه محاسبه
• 78. انتخاب تنظیم‌های استنتاج پس از RLHF
• 79. پایش کیفیت، پاداش و توزیع ورودی پس از استقرار
• 80. تشخیص رانش داده و برنامه به‌روزرسانی مدل
• 81. عیب‌یابی افت کیفیت و طراحی چک‌لیست انتشار
• 82. مطالعه موردی اجرای کامل RLHF از داده تا مدل