کتاب از داده تا درک: راهنمای جامع RLHF با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 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
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.