کتاب صوتی آموزش تخصصی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با رویکرد انسان‌محور و هم‌سو با ارزش‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با رویکرد انسان‌محور و هم‌سو با ارزش‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع میانی: بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-Tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری مدل‌های زبانی بزرگ برای تنظیم دقیق
• 2. تفاوت بین Pre-training و Fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 3. مفاهیم پایه در Aligning مدل‌ها با ترجیحات انسانی
• 4. معرفی هدف‌های انسان‌محور (Human-Centric Objectives) در یادگیری ماشین
• 5. استراتژی‌های جمع‌آوری داده‌های با کیفیت برای تنظیم دقیق
• 6. طراحی پروتکل‌های ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
• 7. مفهوم RLHF: یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
• 8. مراحل پیاده‌سازی RLHF در مدل‌های زبانی
• 9. آماده‌سازی مجموعه داده‌های ترجیحات (Preference Datasets)
• 10. روش Direct Preference Optimization (DPO) و کاربرد آن
• 11. مقایسه روش‌های RLHF و DPO در تنظیم دقیق مدل
• 12. استراتژی‌های SFT: Supervised Fine-Tuning برای دستورپذیری بهتر
• 13. مدیریت سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی انسان‌محور
• 14. تکنیک‌های کاهش توهم (Hallucination) از طریق تنظیم دقیق
• 15. تکنیک‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 16. پیاده‌سازی LoRA و QLoRA برای تنظیم دقیق کم‌هزینه
• 17. آموزش مدل‌های زبانی با هدف رعایت اصول اخلاقی و ایمنی
• 18. تکنیک‌های Constitutional AI برای خود-اصلاحی مدل‌ها
• 19. ارزیابی مدل بر اساس معیارهای انسانی و روان‌شناختی
• 20. استفاده از مدل‌های رده‌بندی (Reward Models) برای پاداش‌دهی
• 21. روش‌های ارزیابی خودکار در مقابل ارزیابی انسانی
• 22. مدیریت تضاد در نظرات ارزیابان انسانی در مجموعه داده‌ها
• 23. تکنیک‌های Fine-tuning برای بهبود استدلال (Reasoning) مدل
• 24. بهینه‌سازی مدل برای تعاملات همدلانه و اجتماعی
• 25. کنترل شدت و لحن پاسخ‌ها در تنظیم دقیق مدل
• 26. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش انسان‌محور
• 27. استراتژی‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 28. بررسی کیس‌تا‌دی‌های کاربردی: مدل‌های چت‌بات با رعایت اخلاق
• 29. تکنیک‌های Fine-tuning برای کاهش آسیب‌پذیری‌های امنیتی مدل
• 30. آینده تنظیم دقیق مدل‌ها بر اساس بازخوردهای چندگانه انسانی