🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Humanline: انقلابی در هم‌ترازی مدل‌های زبانی با الهام از ادراک انسانی و Prospect Theory

موضوع کلی: یادگیری تقویتی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هم‌ترازی انسانی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. تاریخچه و تکامل LLMs
• 3. معماری ترانسفورمر: بلوک سازنده LLMs
• 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و انواع آن
• 5. پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning) و کاربردهای آن
• 7. نقش داده‌ها در آموزش LLMs
• 8. ارزیابی عملکرد LLMs: معیارهای پایه
• 9. چالش‌های مقیاس‌پذیری و منابع در LLMs
• 10. کاربردهای نوین LLMs در صنعت
• 11. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 12. عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش در RL
• 13. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
• 14. تابع ارزش (Value Function) و تابع عمل-ارزش (Q-Function)
• 15. یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل یادگیری بدون مدل
• 16. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا در RL
• 17. یادگیری Q و SARSA: الگوریتم‌های پایه
• 18. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
• 19. REINFORCE: معرفی و پیاده‌سازی
• 20. الگوریتم‌های Actor-Critic: PPO و A2C
• 21. مسئله هم‌ترازی (Alignment) در LLMs
• 22. چرا هم‌ترازی انسانی ضروری است؟
• 23. سوگیری، توهم و آسیب‌پذیری‌های LLMs
• 24. هم‌ترازی برای مفید بودن (Helpfulness)، بی‌خطر بودن (Harmlessness)، و صادق بودن (Honesty)
• 25. معرفی یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 26. مدل‌سازی پاداش (Reward Modeling): قلب RLHF
• 27. جمع‌آوری داده‌های ترجیحی انسانی
• 28. آموزش مدل پاداش
• 29. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از PPO در RLHF
• 30. محدودیت‌ها و چالش‌های RLHF سنتی
• 31. عدم پویایی و ایستایی بازخورد در RLHF
• 32. هزینه‌های بالای جمع‌آوری داده انسانی در RLHF
• 33. ناتوانی در سازگاری پیوسته
• 34. شکاف بین پاداش و ادراک واقعی انسان
• 35. نیاز به رویکردی فراتر از RLHF
• 36. معرفی Humanline: پارادایم نوین هم‌ترازی
• 37. الهام از ادراک انسانی و تصمیم‌گیری واقعی
• 38. هم‌ترازی آنلاین در مقابل هم‌ترازی آفلاین
• 39. Humanline به عنوان یک حلقه بازخورد پیوسته
• 40. مفهوم "خط انسانی" (Humanline) چیست؟
• 41. ادراک انسانی به عنوان یک تابع زیان پویا (Perceptual Loss)
• 42. تفاوت اساسی Humanline با RLHF
• 43. سازگاری مداوم و یادگیری همیشگی مدل
• 44. معماری کلی سیستم Humanline
• 45. نقش عامل انسانی در حلقه Humanline
• 46. تعریف دقیق Perceptual Loss (زیان ادراکی)
• 47. ریشه‌های روانشناختی Perceptual Loss
• 48. مدل‌سازی عدم رضایت و رضایت انسان
• 49. پویایی سیگنال بازخورد انسانی
• 50. مزایای هم‌ترازی مبتنی بر Perceptual Loss
• 51. مبانی نظری Prospect Theory (نظریه چشم‌انداز)
• 52. تاریخچه و اهمیت Prospect Theory در تصمیم‌گیری
• 53. مرجعیت (Reference Point) در Prospect Theory
• 54. ادراک سود (Gains) و زیان (Losses)
• 55. تابع ارزش در Prospect Theory: شکل و ویژگی‌ها
• 56. بیزاری از زیان (Loss Aversion) و اهمیت آن
• 57. سوگیری‌های شناختی در Prospect Theory
• 58. تأثیر Prospect Theory بر قضاوت‌های انسانی
• 59. Prospect Theory در اقتصاد رفتاری
• 60. محدودیت‌ها و گسترش‌های Prospect Theory
• 61. ادغام Prospect Theory در Humanline
• 62. مدل‌سازی Perceptual Loss با الهام از Prospect Theory
• 63. تعریف نقطه مرجع ادراکی در هم‌ترازی LLMs
• 64. چگونه بیزاری از زیان بر بازخورد انسانی تأثیر می‌گذارد؟
• 65. ارزش‌گذاری نامتقارن برای خطاها و موفقیت‌ها در LLMs
• 66. تابع ارزش Prospect Theory برای پاداش/زیان LLM
• 67. اندازه‌گیری شدت "زیان ادراکی" با Prospect Theory
• 68. طراحی تابع پاداش پویا بر اساس Prospect Theory
• 69. تشخیص انحراف از "خط انسانی" با ابزارهای Prospect Theory
• 70. بهبود مدل‌سازی سوگیری‌های انسانی در هم‌ترازی
• 71. چارچوب ریاضی Perceptual Loss در Humanline
• 72. فرمول‌بندی بهینه‌سازی برای Humanline
• 73. الگوریتم‌های یادگیری برای Perceptual Loss
• 74. روش‌های جمع‌آوری بازخورد آنلاین در Humanline
• 75. نمونه‌برداری فعال (Active Sampling) برای داده‌های انسانی
• 76. طراحی رابط کاربری (UI) برای جمع‌آوری بازخورد Humanline
• 77. چالش‌های فنی در پیاده‌سازی هم‌ترازی آنلاین
• 78. مدیریت عدم قطعیت در بازخورد انسانی
• 79. ثبات و همگرایی در سیستم‌های Humanline
• 80. سخت‌افزار و زیرساخت مورد نیاز برای Humanline
• 81. ارزیابی Humanline: معیارهای نوین
• 82. سنجش بهبود در Helpfulnes، Harmlessness، Honesty
• 83. معیارهای پویایی و سازگاری مدل
• 84. مقایسه Humanline با RLHF در عمل
• 85. مطالعات موردی و نتایج تجربی Humanline
• 86. تحلیل حساسیت پارامترها در Perceptual Loss
• 87. ملاحظات اخلاقی در هم‌ترازی مداوم LLMs
• 88. پیشگیری از سوگیری‌های جدید در سیستم‌های آنلاین
• 89. شفافیت و توضیح‌پذیری در Humanline
• 90. حریم خصوصی کاربران در جمع‌آوری بازخورد پیوسته
• 91. آینده هم‌ترازی LLMs با Humanline
• 92. گسترش Humanline به مدالیته‌های دیگر (چندرسانه‌ای)
• 93. هم‌ترازی خودکار و نیمه‌خودکار
• 94. نقش هوش مصنوعی تعمیم‌یافته (AGI) و Humanline
• 95. تعامل انسان-هوش مصنوعی (Human-AI Interaction) در بستر Humanline
• 96. چالش‌های تحقیق و توسعه در Humanline
• 97. کاربردهای بالقوه Humanline در سناریوهای واقعی
• 98. چشم‌انداز مدل‌های زبانی کاملاً هم‌تراز
• 99. نقش Humanline در انقلاب هوش مصنوعی
• 100. جمع‌بندی: Humanline، گامی به سوی هوش مصنوعی ادراکی