اکسپرس 24
کتاب از داده تا درک: راهنمای جامع RLHF

کتاب از داده تا درک: راهنمای جامع RLHF

تگ‌ها: RLHF آموزش LLM بازخورد انسانی داده‌های آموزشی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از داده تا درک: راهنمای جامع RLHF

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش با بازخورد انسانی (RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. جایگاه RLHF در هم‌ترازی مدل‌های زبانی
  • 2. اصطلاح‌شناسی داده، ترجیح، پاداش و سیاست
  • 3. معماری خط لوله RLHF از نمونه تا استقرار
  • 4. پیش‌نیازهای احتمال و بهینه‌سازی برای RLHF
  • 5. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی در آموزش مدل زبانی
  • 6. انتخاب و آماده‌سازی مدل پایه
  • 7. تنظیم نظارت‌شده اولیه و نقش آن در RLHF
  • 8. تمایز SFT، مدل پاداش و بهینه‌سازی سیاست
  • 9. طراحی توزیع درخواست‌ها و سناریوهای آموزشی
  • 10. ساخت مجموعه داده درخواست و پاسخ
  • 11. تولید پاسخ‌های چندگانه برای مقایسه
  • 12. طراحی مقایسه زوجی پاسخ‌ها
  • 13. مقیاس‌های رتبه‌بندی و داده‌های ترتیبی
  • 14. نگارش دستورالعمل نشانگرگذاری ترجیح
  • 15. مدیریت پاسخ‌های مبهم، مساوی و نامعتبر
  • 16. آموزش نشانگرهای انسانی و کالیبره‌کردن قضاوت‌ها
  • 17. سنجش توافق نشانگرها و تحلیل ناسازگاری‌ها
  • 18. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌های ترجیح
  • 19. کنترل کیفیت چندمرحله‌ای داده‌های انسانی
  • 20. ملاحظات حریم خصوصی و حاکمیت داده
  • 21. پاک‌سازی، حذف تکرار و استانداردسازی داده‌ها
  • 22. تقسیم‌بندی، نسخه‌بندی و ردگیری مجموعه داده
  • 23. موازنه کیفیت، هزینه و مقیاس در برچسب‌گذاری
  • 24. قالب‌های داده برای جفت‌ها، فهرست‌ها و رتبه‌ها
  • 25. تابع درست‌نمایی ترجیح در مدل پاداش
  • 26. مدل بردلی–تری برای مقایسه‌های زوجی
  • 27. تعمیم‌های پلاکِت–لوس برای رتبه‌بندی چندگزینه‌ای
  • 28. معماری مدل پاداش روی توکن‌ها و پاسخ‌ها
  • 29. آموزش مدل پاداش با گرادیان و منظم‌سازی
  • 30. مدیریت تساوی‌ها و قضاوت‌های پرنویز
  • 31. کالیبراسیون امتیازهای پاداش بین وظایف
  • 32. اعتبارسنجی مدل پاداش و آزمون تعمیم‌پذیری
  • 33. تشخیص داده‌های خارج از توزیع در مدل پاداش
  • 34. تحلیل خطا و تفسیرپذیری مدل پاداش
  • 35. پاداش‌زدگی و راهبردهای کاهش آن
  • 36. تجمیع چند مدل پاداش و برآورد عدم‌قطعیت
  • 37. فرمول‌بندی هدف بهینه‌سازی سیاست با قید KL
  • 38. نقش مدل مرجع در حفظ توزیع پاسخ پایه
  • 39. اجزای الگوریتم PPO برای مدل‌های زبانی
  • 40. تولید نقشه‌های پاسخ و ساخت دسته‌های آموزشی
  • 41. مدل ارزش و تخمین مزیت در PPO
  • 42. تخمین مزیت تعمیم‌یافته با GAE
  • 43. نسبت اهمیت، کلیپ‌کردن و پایداری به‌روزرسانی
  • 44. تنظیم ضریب KL، نرخ یادگیری و اندازه دسته
  • 45. عیب‌یابی ناپایداری، واگرایی و افت کیفیت در PPO
  • 46. ارزیابی درجا و برون‌خط بودن داده‌های بهینه‌سازی
  • 47. استخراج بهینه‌سازی مستقیم ترجیح از مدل پاداش
  • 48. فرض‌ها و محدودیت‌های DPO
  • 49. تنظیم ضریب β و مدل مرجع در DPO
  • 50. بهینه‌سازی ترجیحی ضمنی با IPO
  • 51. بهینه‌سازی ترادفی با KTO
  • 52. رتبه‌بندی مستقیم پاسخ‌ها با SLiC
  • 53. بهینه‌سازی نسبت احتمال در ORPO
  • 54. امتیازدهی ساده‌شده در SimPO
  • 55. آموزش ترجیحی با نمونه‌برداری از پاسخ‌های ردشده
  • 56. مقایسه روش‌های مستقیم و مبتنی بر PPO
  • 57. بهینه‌سازی ترجیحی تکراری با بازخورد آنلاین
  • 58. تولید ترجیح‌های مصنوعی و خودآموزی
  • 59. بازخورد مدل به‌عنوان مکمل بازخورد انسانی در RLHF
  • 60. ترکیب داده‌های انسانی، مصنوعی و دستورالعملی
  • 61. بهینه‌سازی چندهدفه برای کیفیت، صداقت و سودمندی
  • 62. نرمال‌سازی پاداش میان نشانگرها و حوزه‌ها
  • 63. مقابله با سوگیری طول و سبک در ترجیح‌ها
  • 64. کاهش همسوسازی افراطی با نظر کاربر
  • 65. تقویت صحت‌محوری بدون کاهش روانی پاسخ
  • 66. جلوگیری از بیش‌بهینه‌سازی روی مدل پاداش
  • 67. آزمون استحکام در برابر ورودی‌های دشوار و نامعمول
  • 68. طراحی طرح ارزیابی زوجی
  • 69. محاسبه نرخ برد، فاصله اطمینان و آزمون معناداری
  • 70. طراحی ارزیابی انسانی مستقل از آموزش
  • 71. استفاده از مدل‌های داور و کالیبره‌کردن آن‌ها
  • 72. تشخیص سوگیری و نشت داده در ارزیاب‌های خودکار
  • 73. معیارهای خودکار برای روانی، مرتبط‌بودن و انسجام
  • 74. ارزیابی تعمیم به وظایف و زبان‌های جدید
  • 75. تحلیل ابلیشن در خط لوله RLHF
  • 76. ردگیری آزمایش‌ها و بازتولیدپذیری نتایج
  • 77. بهینه‌سازی حافظه، زمان آموزش و هزینه محاسبه
  • 78. انتخاب تنظیم‌های استنتاج پس از RLHF
  • 79. پایش کیفیت، پاداش و توزیع ورودی پس از استقرار
  • 80. تشخیص رانش داده و برنامه به‌روزرسانی مدل
  • 81. عیب‌یابی افت کیفیت و طراحی چک‌لیست انتشار
  • 82. مطالعه موردی اجرای کامل RLHF از داده تا مدل

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.