کتاب صوتی طراحی بازخورد برای RLHF

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی بازخورد برای RLHF

موضوع کلی: مدل‌سازی ترجیحات و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی با بازخورد انسان برای ایمنی (RLHF for Safety)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. طراحی بازخورد برای یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 2. مبانی یادگیری تقویتی
• 3. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 4. جمع‌آوری داده‌های بازخورد انسانی
• 5. روش‌های برچسب‌گذاری داده‌ها در RLHF
• 6. طراحی پرسشنامه‌ها برای جمع‌آوری بازخورد
• 7. معیارهای ارزیابی کیفیت بازخورد
• 8. پیش‌پردازش داده‌های بازخورد
• 9. مدل‌سازی ترجیحات انسانی
• 10. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی ترجیحات
• 11. توابع هزینه مبتنی بر ترجیح
• 12. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای RLHF
• 13. مقدمه‌ای بر سیاست‌گرایی
• 14. روش‌های سیاست‌گرایی در RLHF
• 15. روش‌های ارزش‌گرایی در RLHF
• 16. روش‌های بازیگر-منتقد در RLHF
• 17. تکنیک‌های اکتشاف در RLHF
• 18. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در RLHF
• 19. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با RLHF
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های RLHF
• 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 22. متریک‌های ارزیابی کیفیت پاسخ
• 23. تحلیل خطا در مدل‌های RLHF
• 24. تکنیک‌های رفع اشکال و بهبود مدل
• 25. چالش‌های مربوط به تعصب در RLHF
• 26. روش‌های کاهش تعصب در داده‌ها
• 27. روش‌های کاهش تعصب در مدل‌ها
• 28. تطابق با محدودیت‌های اخلاقی در RLHF
• 29. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی آفلاین
• 30. استفاده از داده‌های آفلاین در RLHF
• 31. یادگیری تقویتی چندعامله
• 32. RLHF در محیط‌های چندعامله
• 33. استفاده از RLHF در رباتیک
• 34. RLHF برای کنترل ربات‌ها
• 35. RLHF در پردازش زبان طبیعی
• 36. RLHF برای تولید متن خلاقانه
• 37. RLHF برای خلاصه‌سازی متن
• 38. RLHF برای ترجمه ماشینی
• 39. RLHF برای پاسخ به سؤال
• 40. RLHF برای گفتگوی تعاملی
• 41. RLHF برای تولید کد
• 42. RLHF برای بازی‌ها
• 43. RLHF برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 44. RLHF برای بهینه‌سازی تبلیغات
• 45. RLHF برای طراحی رابط کاربری