کتاب صوتی مقایسه DPO با RLHF سنتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقایسه DPO با RLHF سنتی

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

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
• 3. معرفی روش‌های سنتی RLHF
• 4. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. مراحل جمع‌آوری داده در RLHF
• 6. مراحل آموزش مدل پاداش در RLHF
• 7. روش‌های ارزیابی مدل پاداش
• 8. چالش‌های آموزش مدل پاداش
• 9. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی سیاست
• 10. الگوریتم‌های بهینه‌سازی سیاست در RLHF
• 11. معرفی Direct Preference Optimization (DPO)
• 12. تفاوت‌های کلیدی DPO و RLHF
• 13. مزایای استفاده از DPO
• 14. معایب استفاده از DPO
• 15. مجموعه‌داده‌های مورد نیاز برای DPO
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش DPO
• 17. تابع زیان (Loss Function) در DPO
• 18. فرآیند آموزش مدل با استفاده از DPO
• 19. تنظیم هایپرمترها در DPO
• 20. مقایسه عملکرد DPO و RLHF در وظایف مختلف
• 21. استفاده از DPO در تولید متن خلاقانه
• 22. استفاده از DPO در پاسخگویی به سؤالات
• 23. استفاده از DPO در خلاصه‌سازی متن
• 24. استفاده از DPO در ترجمه ماشینی
• 25. ارزیابی کیفیت متن تولید شده با DPO
• 26. معرفی معیارهای ارزیابی متن
• 27. مقایسه DPO با روش‌های دیگر بهینه‌سازی
• 28. DPO و مسئله انحراف (Bias) در مدل‌های زبانی
• 29. DPO و پایداری مدل
• 30. DPO و تعمیم‌پذیری مدل
• 31. تأثیر اندازه مجموعه داده بر عملکرد DPO
• 32. تأثیر کیفیت داده بر عملکرد DPO
• 33. استفاده از DPO در مدل‌های چندزبانه
• 34. DPO و کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 35. DPO و سرعت آموزش
• 36. DPO و مسئله فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 37. بررسی موردی: استفاده از DPO در یک کاربرد خاص
• 38. چالش‌های پیاده‌سازی DPO در مقیاس بزرگ
• 39. آینده DPO و تحقیقات مرتبط
• 40. بهینه‌سازی حافظه در آموزش DPO
• 41. مقابله با داده‌های پرت (Outliers) در DPO
• 42. روش‌های افزایش تنوع داده در DPO
• 43. استفاده از DPO برای کنترل سبک متن
• 44. DPO و تولید متن با لحن‌های مختلف
• 45. مقایسه DPO با Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) در زمینه پایداری