کتاب صوتی راهنمای جامع تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی با بازخورد انسانی (RLHF) و یادگیری نظارت‌شده (SFT)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی با بازخورد انسانی (RLHF) و یادگیری نظارت‌شده (SFT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. نقش تنظیم دقیق در چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت‌شده برای مدل‌های زبانی
• 4. استانداردها و اصول جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون برای آموزش مدل
• 6. تکنیک‌های برچسب‌گذاری داده‌ها با رویکرد کیفی
• 7. طراحی دستورالعمل‌های استاندارد برای ارزیابان انسانی
• 8. بررسی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
• 9. ارزیابی کیفیت داده‌های SFT و تأثیر آن بر خروجی مدل
• 10. آموزش گام‌به‌گام مدل‌های زبانی با روش نظارت‌شده
• 11. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در فرآیند تنظیم دقیق
• 12. استفاده از روش‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتری (PEFT)
• 13. آشنایی با متدولوژی LoRA در فشرده‌سازی آموزش
• 14. تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل برای بهبود پاسخ‌دهی
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های SFT با معیارهای کمی
• 16. مبانی یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
• 17. تعریف پاداش و مدل‌سازی ترجیحات انسانی
• 18. طراحی و پیاده‌سازی مدل پاداش (Reward Model)
• 19. چالش‌های همگرایی در یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
• 20. الگوریتم PPO و نقش آن در بهینه‌سازی مدل
• 21. محدودیت‌های مدل پاداش و روش‌های جلوگیری از دست‌کاری
• 22. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل برای رعایت اصول اخلاقی و ایمنی
• 23. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل برای کاهش توهمات علمی
• 24. استفاده از بازخورد انسانی برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 25. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش در مراحل تنظیم دقیق
• 26. مقایسه روش‌های DPO و RLHF در بهبود مدل
• 27. ارزیابی نهایی و تست‌های ایمنی مدل‌های تنظیم شده
• 28. روش‌های استقرار و به‌کارگیری مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 29. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 30. به‌روزرسانی مدل با دریافت بازخوردهای ثانویه
• 31. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و حریم خصوصی
• 32. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای فرهنگی و زبانی
• 33. مدیریت ریسک در کاربردهای حساس مدل‌های زبانی
• 34. بررسی آینده یادگیری تقویتی و مدل‌های بزرگ زبانی