کتاب ساخت مجموعه‌داده برای RLHF با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت مجموعه‌داده برای RLHF

موضوع کلی: مدل‌سازی ترجیحات و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی با بازخورد انسان برای ایمنی (RLHF for Safety)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 2. مجموعه‌داده چیست و چرا در RLHF مهم است؟
• 3. انواع داده‌ها در RLHF: متنی، تصویری، و ترکیبی
• 4. منابع جمع‌آوری داده برای RLHF
• 5. روش‌های دستی جمع‌آوری داده
• 6. روش‌های نیمه‌خودکار جمع‌آوری داده
• 7. روش‌های خودکار جمع‌آوری داده
• 8. کیفیت داده در RLHF: معیارهای ارزیابی
• 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های تصویری
• 11. برچسب‌گذاری داده‌ها: اصول و تکنیک‌ها
• 12. برچسب‌گذاری داده‌ها با استفاده از انسان
• 13. برچسب‌گذاری داده‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی
• 14. مقایسه روش‌های برچسب‌گذاری داده
• 15. تنوع داده‌ها و اهمیت آن در RLHF
• 16. مقیاس‌پذیری جمع‌آوری داده‌ها
• 17. ابزارهای جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده
• 18. ملاحظات حریم خصوصی در جمع‌آوری داده
• 19. تولید داده‌های مصنوعی برای RLHF
• 20. تکنیک‌های افزایش داده برای RLHF
• 21. ارزیابی و بهبود کیفیت داده‌های تولید شده
• 22. استفاده از داده‌های موجود برای RLHF
• 23. مجموعه‌داده‌های عمومی برای RLHF
• 24. مجموعه‌داده‌های اختصاصی برای RLHF
• 25. چالش‌های جمع‌آوری داده در زبان فارسی
• 26. جمع‌آوری داده برای وظایف خاص: پاسخ به سؤال
• 27. جمع‌آوری داده برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
• 28. جمع‌آوری داده برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
• 29. جمع‌آوری داده برای وظایف خاص: تولید داستان
• 30. جمع‌آوری داده برای وظایف خاص: گفتگو
• 31. مجموعه‌داده‌های ترجیحی برای RLHF
• 32. روش‌های جمع‌آوری داده‌های ترجیحی
• 33. ارزیابی کیفیت داده‌های ترجیحی
• 34. آشنایی با فرمت‌های رایج مجموعه‌داده
• 35. JSON، CSV، و فرمت‌های دیگر
• 36. مدیریت نسخه‌های مجموعه‌داده
• 37. کنترل کیفیت داده‌ها در طول زمان
• 38. مستندسازی مجموعه‌داده‌ها
• 39. معماری یک سیستم جمع‌آوری داده RLHF
• 40. بهینه‌سازی هزینه‌های جمع‌آوری داده
• 41. تأثیر اندازه مجموعه‌داده بر عملکرد مدل
• 42. آینده جمع‌آوری داده برای RLHF
• 43. استفاده از یادگیری فعال در جمع‌آوری داده
• 44. تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای RLHF
• 45. مجموعه‌داده‌های چندزبانه برای RLHF