دوره از داده‌های خام تا هوش مصنوعی فعال: آموزش و استقرار LLMهای پیش‌کنشگر با رویکرد Learn-to-Ask همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از داده‌های خام تا هوش مصنوعی فعال: آموزش و استقرار LLMهای پیش‌کنشگر با رویکرد Learn-to-Ask

موضوع کلی: یادگیری تقویتی و کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع میانی: تبدیل مدل‌های زبانی بزرگ منفعل به عامل‌های فعال و هدف‌محور

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی فعال و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفهوم مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 3. معماری‌های کلیدی LLM (Transformer, GPT, BERT)
• 4. قابلیت‌های LLM در درک و تولید زبان
• 5. محدودیت‌های LLMهای سنتی (غیرفعال بودن)
• 6. نیاز به عامل‌های هوش مصنوعی فعال
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
• 8. مفاهیم پایه‌ای RL (عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش)
• 9. مجموعه مسائل قابل حل با RL
• 10. تفاوت RL با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 11. کاربرد RL در کنترل و تصمیم‌گیری
• 12. چالش‌های ترکیب LLM و RL
• 13. چرا LLMها به تنهایی کافی نیستند؟
• 14. نیاز به هدف‌مندی و اقدام فعال
• 15. مقاله "Grounded in Reality" و نوآوری آن
• 16. بیان مسئله: تبدیل LLMهای منفعل به عامل‌های فعال
• 17. رویکرد "Learn-to-Ask" چیست؟
• 18. اهمیت "پرسیدن" برای کسب اطلاعات
• 19. انواع داده‌های آفلاین برای آموزش
• 20. توصیف داده‌های لاگ (Log Data)
• 21. فرمت و ساختار داده‌های لاگ
• 22. مراحل پیش‌پردازش داده‌های لاگ
• 23. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 24. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
• 25. فیلتر کردن و انتخاب داده‌های مرتبط
• 26. انتخاب ابزارهای پیش‌پردازش
• 27. معماری عامل فعال مبتنی بر LLM
• 28. مولفه‌های اصلی عامل فعال
• 29. مدل پایه LLM (Foundation LLM)
• 30. ماژول تصمیم‌گیری RL
• 31. ماژول تولید پرسش (Question Generation Module)
• 32. ماژول پردازش پاسخ (Response Processing Module)
• 33. ارتباط بین مولفه‌ها
• 34. معرفی چارچوبRL مورد استفاده (مثلاً PPO, DQN)
• 35. انتخاب تابع پاداش (Reward Function)
• 36. طراحی تابع پاداش متناسب با هدف
• 37. پاداش مبتنی بر موفقیت نهایی
• 38. پاداش مبتنی بر کسب اطلاعات مفید
• 39. پاداش مبتنی بر کارایی و بهره‌وری
• 40. معرفی مفهوم "وضعیت" (State) در RL برای LLM
• 41. تعریف وضعیت در سناریوهای متنی
• 42. نمايش وضعیت با استفاده از Embeddings LLM
• 43. حالت فعلی گفتگو
• 44. اطلاعات کسب شده تا کنون
• 45. تاریخچه تعامل
• 46. انتخاب "عمل" (Action) در RL برای LLM
• 47. اقدامات ممکن: تولید پرسش
• 48. اقدامات ممکن: پاسخ به کاربر
• 49. اقدامات ممکن: درخواست اطلاعات اضافی
• 50. اقدامات ممکن: خاتمه گفتگو
• 51. مدل‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری
• 52. پیاده‌سازی الگوریتم RL
• 53. مرحله آموزش عامل فعال
• 54. شبیه‌سازی محیط برای آموزش
• 55. استفاده از داده‌های لاگ به عنوان محیط
• 56. تولید سناریوهای آموزشی از داده‌های لاگ
• 57. تنظیم ابرپارامترهای الگوریتم RL
• 58. روش‌های ارزیابی عامل فعال
• 59. معیارهای ارزیابی عملکرد RL
• 60. معیارهای ارزیابی کیفیت پرسش‌ها
• 61. معیارهای ارزیابی اثربخشی عامل
• 62. داده‌های تست مستقل
• 63. مفهوم "Grounded" در عامل فعال
• 64. ارتباط پرسش با واقعیت (داده‌ها)
• 65. جلوگیری از پرسش‌های بی‌ربط یا تکراری
• 66. تضمین صحت اطلاعات کسب شده
• 67. پیاده‌سازی ماژول تولید پرسش
• 68. آموزش مدل تولید پرسش
• 69. تکنیک‌های تولید پرسش هدفمند
• 70. ارزیابی کیفیت پرسش‌های تولید شده
• 71. پیاده‌سازی ماژول پردازش پاسخ
• 72. تحلیل و استخراج اطلاعات از پاسخ
• 73. ادغام اطلاعات کسب شده در وضعیت
• 74. مدیریت عدم قطعیت در پاسخ‌ها
• 75. معرفی تکنیک‌های "Few-shot" و "Zero-shot" برای LLM
• 76. کاربرد این تکنیک‌ها در عامل فعال
• 77. چالش‌های استقرار عامل فعال
• 78. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی
• 79. نیاز به پایش مستمر عملکرد
• 80. به‌روزرسانی عامل فعال
• 81. استقرار در محیط‌های پویا
• 82. استراتژی‌های بهبود مداوم (Continuous Improvement)
• 83. کاربرد Learning-to-Ask در سناریوهای واقعی
• 84. مثال: خدمات مشتری هوشمند
• 85. مثال: دستیاران تحقیقاتی
• 86. مثال: سیستم‌های توصیه‌گر
• 87. مثال: ربات‌های مکالمه‌ای پیشرفته
• 88. مطالعه موردی: پیاده‌سازی عامل فعال از مقاله
• 89. تحلیل معماری پیشنهادی در مقاله
• 90. نتایج تجربی مقاله
• 91. محدودیت‌های رویکرد "Learn-to-Ask"
• 92. مسائل اخلاقی در عامل‌های فعال
• 93. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی
• 94. تعصب در داده‌ها و مدل‌ها
• 95. آینده پژوهش در عامل‌های فعال LLM
• 96. ترکیب با مدل‌های ادراکی دیگر
• 97. توسعه RLهای کارآمدتر برای LLM
• 98. انسان در حلقه (Human-in-the-loop) برای عامل‌های فعال
• 99. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 100. ارزیابی نهایی دوره