اکسپرس 24
کتاب مقایسه DPO با RLHF سنتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

کتاب مقایسه DPO با RLHF سنتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 مقایسه DPO با RLHF سنتی

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 روش‌های سنتی RLHF
  • 4. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. مراحل جمع‌آوری داده در RLHF
  • 6. مراحل آموزش مدل پاداش در RLHF
  • 7. روش‌های ارزیابی مدل پاداش
  • 8. چالش‌های آموزش مدل پاداش
  • 9. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی سیاست
  • 10. الگوریتم‌های بهینه‌سازی سیاست در RLHF
  • 11. معرفی Direct Preference Optimization (DPO)
  • 12. تفاوت‌های کلیدی DPO و RLHF
  • 13. مزایای استفاده از DPO
  • 14. معایب استفاده از DPO
  • 15. مجموعه‌داده‌های مورد نیاز برای DPO
  • 16. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش DPO
  • 17. تابع زیان (Loss Function) در DPO
  • 18. فرآیند آموزش مدل با استفاده از DPO
  • 19. تنظیم هایپرمترها در DPO
  • 20. مقایسه عملکرد DPO و RLHF در وظایف مختلف
  • 21. استفاده از DPO در تولید متن خلاقانه
  • 22. استفاده از DPO در پاسخگویی به سؤالات
  • 23. استفاده از DPO در خلاصه‌سازی متن
  • 24. استفاده از DPO در ترجمه ماشینی
  • 25. ارزیابی کیفیت متن تولید شده با DPO
  • 26. معرفی معیارهای ارزیابی متن
  • 27. مقایسه DPO با روش‌های دیگر بهینه‌سازی
  • 28. DPO و مسئله انحراف (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 29. DPO و پایداری مدل
  • 30. DPO و تعمیم‌پذیری مدل
  • 31. تأثیر اندازه مجموعه داده بر عملکرد DPO
  • 32. تأثیر کیفیت داده بر عملکرد DPO
  • 33. استفاده از DPO در مدل‌های چندزبانه
  • 34. DPO و کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 35. DPO و سرعت آموزش
  • 36. DPO و مسئله فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
  • 37. بررسی موردی: استفاده از DPO در یک کاربرد خاص
  • 38. چالش‌های پیاده‌سازی DPO در مقیاس بزرگ
  • 39. آینده DPO و تحقیقات مرتبط
  • 40. بهینه‌سازی حافظه در آموزش DPO
  • 41. مقابله با داده‌های پرت (Outliers) در DPO
  • 42. روش‌های افزایش تنوع داده در DPO
  • 43. استفاده از DPO برای کنترل سبک متن
  • 44. DPO و تولید متن با لحن‌های مختلف
  • 45. مقایسه DPO با Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) در زمینه پایداری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.