اکسپرس 24
کتاب مهندسی پاداش و استنتاج بهینه با LLM

کتاب مهندسی پاداش و استنتاج بهینه با LLM

تگ‌ها: AI Best-of-N Fine-tuning Human Feedback Inference LLM LLM inference LLM safety Machine Learning NLP PPO Reinforcement Learning Reward Model Reward optimization RLHF

انتخاب پلن

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 مهندسی پاداش و استنتاج بهینه با LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
  • 2. مفهوم پاداش در یادگیری تقویتی و ارتباط آن با LLMها
  • 3. معماری کلی مدل‌های پاداش (Reward Models)
  • 4. جمع‌آوری داده برای آموزش مدل‌های پاداش
  • 5. روش‌های برچسب‌زنی داده برای آموزش مدل‌های پاداش
  • 6. آموزش مدل‌های پاداش: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها
  • 7. ارزیابی مدل‌های پاداش: معیارها و روش‌ها
  • 8. مشکلات و چالش‌های آموزش مدل‌های پاداش
  • 9. بهینه‌سازی مدل‌های پاداش برای عملکرد بهتر
  • 10. استفاده از مدل‌های پاداش در تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها
  • 11. مفهوم Best-of-N در استنتاج (Inference) با LLMها
  • 12. روش‌های تولید چند خروجی (N) با LLMها
  • 13. ارزیابی کیفیت خروجی‌های تولید شده توسط LLM
  • 14. الگوریتم‌های انتخاب بهترین خروجی از بین N گزینه
  • 15. بهینه‌سازی فرآیند Best-of-N برای سرعت و دقت
  • 16. استفاده از مدل‌های پاداش در فرآیند Best-of-N
  • 17. مقایسه روش‌های مختلف استنتاج با LLM: Greedy Decoding, Beam Search, Sampling
  • 18. تاثیر پارامترهای مختلف LLM بر کیفیت خروجی در Best-of-N
  • 19. پیاده‌سازی Best-of-N با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 20. معماری‌های پیشرفته مدل‌های پاداش: Pairwise Ranking, Direct Preference Optimization
  • 21. مدل‌های پاداش مبتنی بر بازخورد انسانی (Human Feedback)
  • 22. استفاده از یادگیری فعال (Active Learning) برای بهبود مدل‌های پاداش
  • 23. تکنیک‌های مقابله با Bias در مدل‌های پاداش
  • 24. مفهوم Reward Hacking و راه‌های جلوگیری از آن
  • 25. استفاده از مدل‌های پاداش در تولید محتوای خلاقانه
  • 26. کاربردهای مدل‌های پاداش در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 27. مدل‌های پاداش برای ارزیابی ایمنی LLMها
  • 28. تکنیک‌های تقویت ایمنی LLMها با استفاده از پاداش
  • 29. استفاده از مدل‌های پاداش در تولید کد
  • 30. مدل‌های پاداش برای ارزیابی کیفیت کد تولید شده
  • 31. تلفیق مدل‌های پاداش با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین
  • 32. آینده مدل‌های پاداش و Best-of-N در LLMها
  • 33. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم Best-of-N با مدل پاداش
  • 34. آشنایی با ابزارهای متن باز برای آموزش و ارزیابی مدل‌های پاداش
  • 35. بهینه‌سازی تخصیص منابع (مانند GPU) برای آموزش مدل‌های پاداش
  • 36. مقایسه مدل‌های پاداش مختلف در وظایف خاص
  • 37. تاثیر داده‌های آموزشی بر تعمیم‌پذیری مدل‌های پاداش
  • 38. تکنیک‌های کاهش هزینه آموزش مدل‌های پاداش
  • 39. استفاده از دانش قبلی (Prior Knowledge) در آموزش مدل‌های پاداش
  • 40. مدل‌های پاداش برای ارزیابی صحت اطلاعات تولید شده توسط LLMها
  • 41. تکنیک‌های تشخیص و اصلاح اطلاعات نادرست تولید شده توسط LLMها
  • 42. مقدمه‌ای بر Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
  • 43. پیاده‌سازی RLHF با استفاده از مدل‌های پاداش
  • 44. چالش‌های پیاده‌سازی RLHF در مقیاس بزرگ
  • 45. مفاهیم پیشرفته در RLHF: Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 46. بهینه‌سازی فرآیند RLHF برای پایداری و کارایی
  • 47. استفاده از مدل‌های پاداش در تولید تصاویر
  • 48. مدل‌های پاداش برای ارزیابی کیفیت تصاویر تولید شده
  • 49. تلفیق مدل‌های پاداش با مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 50. کاربردهای مدل‌های پاداش در تولید ویدئو
  • 51. مدل‌های پاداش برای ارزیابی کیفیت ویدئوهای تولید شده
  • 52. آشنایی با آخرین تحقیقات در زمینه مدل‌های پاداش و Best-of-N

📚 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.