کتاب راهنمای جامع تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی با بازخورد انسانی (RLHF) و یادگیری نظارت‌شده (SFT) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی با بازخورد انسانی (RLHF) و یادگیری نظارت‌شده (SFT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. نقش تنظیم دقیق در چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت‌شده برای مدل‌های زبانی
  • 4. استانداردها و اصول جمع‌آوری داده‌های آموزشی
  • 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون برای آموزش مدل
  • 6. تکنیک‌های برچسب‌گذاری داده‌ها با رویکرد کیفی
  • 7. طراحی دستورالعمل‌های استاندارد برای ارزیابان انسانی
  • 8. بررسی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
  • 9. ارزیابی کیفیت داده‌های SFT و تأثیر آن بر خروجی مدل
  • 10. آموزش گام‌به‌گام مدل‌های زبانی با روش نظارت‌شده
  • 11. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در فرآیند تنظیم دقیق
  • 12. استفاده از روش‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتری (PEFT)
  • 13. آشنایی با متدولوژی LoRA در فشرده‌سازی آموزش
  • 14. تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل برای بهبود پاسخ‌دهی
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های SFT با معیارهای کمی
  • 16. مبانی یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
  • 17. تعریف پاداش و مدل‌سازی ترجیحات انسانی
  • 18. طراحی و پیاده‌سازی مدل پاداش (Reward Model)
  • 19. چالش‌های همگرایی در یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
  • 20. الگوریتم PPO و نقش آن در بهینه‌سازی مدل
  • 21. محدودیت‌های مدل پاداش و روش‌های جلوگیری از دست‌کاری
  • 22. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل برای رعایت اصول اخلاقی و ایمنی
  • 23. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل برای کاهش توهمات علمی
  • 24. استفاده از بازخورد انسانی برای افزایش دقت پاسخ‌ها
  • 25. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش در مراحل تنظیم دقیق
  • 26. مقایسه روش‌های DPO و RLHF در بهبود مدل
  • 27. ارزیابی نهایی و تست‌های ایمنی مدل‌های تنظیم شده
  • 28. روش‌های استقرار و به‌کارگیری مدل‌های بهینه‌سازی شده
  • 29. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 30. به‌روزرسانی مدل با دریافت بازخوردهای ثانویه
  • 31. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و حریم خصوصی
  • 32. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای فرهنگی و زبانی
  • 33. مدیریت ریسک در کاربردهای حساس مدل‌های زبانی
  • 34. بررسی آینده یادگیری تقویتی و مدل‌های بزرگ زبانی
تگ‌ها: بازخورد انسانی (RLHF) پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی مدل‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری عمیق یادگیری ماشین یادگیری نظارت‌شده (SFT)

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.