کتاب تنظیم دقیق LLM با DPO 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 تنظیم دقیق LLM با DPO

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

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از روش DPO
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 3. مقایسه روش‌های تنظیم دقیق LLM: DPO در مقابل RLHF
  • 4. مبانی نظری بهینه‌سازی سیاست در یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و نقش آن در تنظیم دقیق LLM
  • 6. معرفی الگوریتم Direct Preference Optimization (DPO)
  • 7. مزایای استفاده از DPO نسبت به روش‌های سنتی
  • 8. پیاده‌سازی DPO: جمع‌آوری داده‌های ترجیحی
  • 9. فرمت‌بندی داده‌های ترجیحی برای آموزش DPO
  • 10. آماده‌سازی داده‌ها: پیش‌پردازش و پاکسازی
  • 11. معماری مدل برای تنظیم دقیق با DPO
  • 12. تابع ضرر DPO: فرمول‌بندی و تفسیر
  • 13. انتخاب نرخ یادگیری مناسب برای DPO
  • 14. تنظیم ابرپارامترها در DPO: راهنمایی عملی
  • 15. بهینه‌سازی حافظه در آموزش DPO با مدل‌های بزرگ
  • 16. استفاده از روش‌های کوانتیزاسیون در DPO
  • 17. تکنیک‌های موازی‌سازی برای تسریع آموزش DPO
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل تنظیم‌شده با DPO
  • 19. معیارهای ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولیدشده
  • 20. مقایسه پاسخ‌های DPO با مدل‌های پایه
  • 21. تحلیل خطا در مدل‌های تنظیم‌شده با DPO
  • 22. شناسایی و رفع مشکلات رایج در آموزش DPO
  • 23. تنظیم دقیق LLM برای تولید متن خلاقانه با DPO
  • 24. تنظیم دقیق LLM برای پاسخ به سؤالات با DPO
  • 25. تنظیم دقیق LLM برای خلاصه‌سازی متن با DPO
  • 26. تنظیم دقیق LLM برای ترجمه ماشینی با DPO
  • 27. کاربرد DPO در تولید کد
  • 28. تنظیم دقیق LLM برای تولید محتوای آموزشی با DPO
  • 29. کنترل سبک و لحن متن با استفاده از DPO
  • 30. بهبود انسجام و روانی متن با DPO
  • 31. کاهش سوگیری در پاسخ‌های LLM با DPO
  • 32. استفاده از DPO برای شخصی‌سازی LLM
  • 33. تنظیم دقیق LLM برای کاربردهای خاص صنعتی با DPO
  • 34. DPO و حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
  • 35. DPO و ملاحظات اخلاقی در تولید متن
  • 36. مقایسه DPO با روش‌های تنظیم دقیق مبتنی بر گرادیان
  • 37. DPO و استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 38. بهبود پایداری آموزش DPO
  • 39. استفاده از DPO برای تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
  • 40. DPO و یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 41. بررسی مدل‌های پیش‌آموزش‌شده مناسب برای DPO
  • 42. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق با DPO
  • 43. نظارت بر فرآیند آموزش DPO
  • 44. عیب‌یابی و رفع مشکلات عملکردی در DPO
  • 45. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای آموزش DPO

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.