کتاب DPO و فراتر: تکنیک‌های نوین RLHF با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره DPO و فراتر: تکنیک‌های نوین RLHF

موضوع کلی: توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع میانی: تکنیک‌های جایگزین RLHF (Direct Preference Optimization - DPO)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
• 3. معرفی الگوریتم‌های پایه RLHF
• 4. جمع‌آوری داده‌های بازخورد انسانی
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش RLHF
• 6. مدل‌های پاداش: طراحی و پیاده‌سازی
• 7. تکنیک‌های آموزش مدل‌های پاداش
• 8. ارزیابی مدل‌های پاداش
• 9. معرفی DPO: یادگیری مستقیم از ترجیحات
• 10. تفاوت‌های DPO با RLHF سنتی
• 11. پیاده‌سازی DPO: گام به گام
• 12. تنظیم هایپرپارامترها در DPO
• 13. بهینه‌سازی DPO برای پایداری
• 14. بهبود عملکرد DPO با استفاده از تکنیک‌های مختلف
• 15. استراتژی‌های نمونه‌برداری در DPO
• 16. کنترل تورش در DPO
• 17. مقایسه DPO و RLHF: مزایا و معایب
• 18. استفاده از DPO در وظایف تولید متن
• 19. کاربرد DPO در تولید پاسخ‌های پرسش و پاسخ
• 20. بهره‌گیری از DPO برای بهبود خلاصه‌سازی متن
• 21. DPO در تولید محتوای خلاقانه
• 22. DPO و تولید کد
• 23. چالش‌های پیاده‌سازی DPO در مقیاس بزرگ
• 24. استفاده از DPO در محیط‌های چندعاملی
• 25. تکنیک‌های ترکیب DPO با سایر الگوریتم‌های RL
• 26. DPO و یادگیری انتقال
• 27. DPO و یادگیری متا
• 28. DPO و یادگیری فعال
• 29. DPO و یادگیری تقویتی آفلاین
• 30. تفسیرپذیری در DPO: درک تصمیمات مدل
• 31. امنیت و ملاحظات اخلاقی در DPO
• 32. بهبود DPO با استفاده از یادگیری خودنظارتی
• 33. DPO و یادگیری چندوظیفه‌ای
• 34. استفاده از DPO برای شخصی‌سازی مدل‌ها
• 35. DPO و یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
• 36. DPO و یادگیری تقویتی با حافظه
• 37. DPO و یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
• 38. تحلیل حساسیت DPO به داده‌های بازخورد
• 39. DPO و یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها
• 40. DPO و یادگیری تقویتی با مدل‌های دنیای خارجی
• 41. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های مختلف DPO
• 42. آینده DPO: مسیرهای تحقیقاتی
• 43. بهبود کارایی محاسباتی DPO
• 44. DPO و یادگیری تقویتی در رباتیک
• 45. استفاده از DPO در سیستم‌های توصیه‌گر