دوره مهندسی پاداش و استنتاج بهینه با LLM همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پاداش و استنتاج بهینه با LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. مفهوم پاداش در یادگیری تقویتی و ارتباط آن با LLMها
• 3. معماری کلی مدل‌های پاداش (Reward Models)
• 4. جمع‌آوری داده برای آموزش مدل‌های پاداش
• 5. روش‌های برچسب‌زنی داده برای آموزش مدل‌های پاداش
• 6. آموزش مدل‌های پاداش: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها
• 7. ارزیابی مدل‌های پاداش: معیارها و روش‌ها
• 8. مشکلات و چالش‌های آموزش مدل‌های پاداش
• 9. بهینه‌سازی مدل‌های پاداش برای عملکرد بهتر
• 10. استفاده از مدل‌های پاداش در تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها
• 11. مفهوم Best-of-N در استنتاج (Inference) با LLMها
• 12. روش‌های تولید چند خروجی (N) با LLMها
• 13. ارزیابی کیفیت خروجی‌های تولید شده توسط LLM
• 14. الگوریتم‌های انتخاب بهترین خروجی از بین N گزینه
• 15. بهینه‌سازی فرآیند Best-of-N برای سرعت و دقت
• 16. استفاده از مدل‌های پاداش در فرآیند Best-of-N
• 17. مقایسه روش‌های مختلف استنتاج با LLM: Greedy Decoding, Beam Search, Sampling
• 18. تاثیر پارامترهای مختلف LLM بر کیفیت خروجی در Best-of-N
• 19. پیاده‌سازی Best-of-N با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 20. معماری‌های پیشرفته مدل‌های پاداش: Pairwise Ranking, Direct Preference Optimization
• 21. مدل‌های پاداش مبتنی بر بازخورد انسانی (Human Feedback)
• 22. استفاده از یادگیری فعال (Active Learning) برای بهبود مدل‌های پاداش
• 23. تکنیک‌های مقابله با Bias در مدل‌های پاداش
• 24. مفهوم Reward Hacking و راه‌های جلوگیری از آن
• 25. استفاده از مدل‌های پاداش در تولید محتوای خلاقانه
• 26. کاربردهای مدل‌های پاداش در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 27. مدل‌های پاداش برای ارزیابی ایمنی LLMها
• 28. تکنیک‌های تقویت ایمنی LLMها با استفاده از پاداش
• 29. استفاده از مدل‌های پاداش در تولید کد
• 30. مدل‌های پاداش برای ارزیابی کیفیت کد تولید شده
• 31. تلفیق مدل‌های پاداش با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین
• 32. آینده مدل‌های پاداش و Best-of-N در LLMها
• 33. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم Best-of-N با مدل پاداش
• 34. آشنایی با ابزارهای متن باز برای آموزش و ارزیابی مدل‌های پاداش
• 35. بهینه‌سازی تخصیص منابع (مانند GPU) برای آموزش مدل‌های پاداش
• 36. مقایسه مدل‌های پاداش مختلف در وظایف خاص
• 37. تاثیر داده‌های آموزشی بر تعمیم‌پذیری مدل‌های پاداش
• 38. تکنیک‌های کاهش هزینه آموزش مدل‌های پاداش
• 39. استفاده از دانش قبلی (Prior Knowledge) در آموزش مدل‌های پاداش
• 40. مدل‌های پاداش برای ارزیابی صحت اطلاعات تولید شده توسط LLMها
• 41. تکنیک‌های تشخیص و اصلاح اطلاعات نادرست تولید شده توسط LLMها
• 42. مقدمه‌ای بر Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 43. پیاده‌سازی RLHF با استفاده از مدل‌های پاداش
• 44. چالش‌های پیاده‌سازی RLHF در مقیاس بزرگ
• 45. مفاهیم پیشرفته در RLHF: Proximal Policy Optimization (PPO)
• 46. بهینه‌سازی فرآیند RLHF برای پایداری و کارایی
• 47. استفاده از مدل‌های پاداش در تولید تصاویر
• 48. مدل‌های پاداش برای ارزیابی کیفیت تصاویر تولید شده
• 49. تلفیق مدل‌های پاداش با مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 50. کاربردهای مدل‌های پاداش در تولید ویدئو
• 51. مدل‌های پاداش برای ارزیابی کیفیت ویدئوهای تولید شده
• 52. آشنایی با آخرین تحقیقات در زمینه مدل‌های پاداش و Best-of-N