فلش‌کارت‌های آموزشی چالش‌ها و راهکارها در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب چالش‌ها و راهکارها در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه بر یادگیری تقویتی
• 2. مقدمه بر مدل‌های زبانی
• 3. ارتباط یادگیری تقویتی و مدل‌های زبانی
• 4. چالش‌های اصلی در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 5. پیچیدگی فضای حالت در مدل‌های زبانی
• 6. پیچیدگی فضای عمل در مدل‌های زبانی
• 7. تابع پاداش نامناسب
• 8. عدم قطعیت در محیط
• 9. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
• 10. نیاز به داده‌های زیاد
• 11. انفجار گرادیان در شبکه‌های عصبی عمیق
• 12. ناهمگنی داده‌ها
• 13. پایداری آموزش
• 14. تفسیرپذیری مدل‌ها
• 15. مشکل تخصیص اعتبار
• 16. جستجوی اکتشافی (Exploration) در فضای عظیم
• 17. مشکل استنتاج (Inference) و تعمیم‌پذیری
• 18. تأثیر تکرار و خطاهای انباشته
• 19. مدل‌سازی محیط پویا و غیر ایستا
• 20. مشکل عدم تطابق توزیع داده (Distribution Shift)
• 21. محدودیت‌های سخت‌افزاری و محاسباتی
• 22. نیاز به تنظیم دقیق هایپرپارامترها
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با یادگیری تقویتی
• 24. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 25. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based RL)
• 26. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
• 27. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic Methods)
• 28. الگوریتم‌های Q-Learning
• 29. الگوریتم‌های Deep Q-Networks (DQN)
• 30. الگوریتم‌های Double DQN
• 31. الگوریتم‌های Dueling DQN
• 32. الگوریتم‌های Prioritized Experience Replay
• 33. الگوریتم‌های Policy Gradient
• 34. الگوریتم‌های REINFORCE
• 35. الگوریتم‌های Actor-Critic
• 36. الگوریتم‌های A2C (Advantage Actor-Critic)
• 37. الگوریتم‌های A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 38. الگوریتم‌های PPO (Proximal Policy Optimization)
• 39. الگوریتم‌های TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 40. الگوریتم‌های DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• 41. الگوریتم‌های TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
• 42. الگوریتم‌های SAC (Soft Actor-Critic)
• 43. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
• 44. یادگیری مدل محیط
• 45. برنامه‌ریزی با مدل (Planning with Model)
• 46. ترکیب یادگیری تقویتی بدون مدل و مبتنی بر مدل
• 47. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 48. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با یادگیری تقویتی (Fine-tuning)
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در یادگیری تقویتی
• 50. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 51. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 52. یادگیری با تقویتی از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
• 53. جمع‌آوری و پردازش داده‌های بازخورد انسانی
• 54. طراحی تابع پاداش بر اساس بازخورد انسانی
• 55. استفاده از مدل‌های ترجیحی (Preference Models)
• 56. آموزش مدل زبانی با استفاده از RLHF
• 57. تکنیک‌های بهبود اکتشاف (Exploration Techniques)
• 58. روش‌های اکتشاف تصادفی (Random Exploration)
• 59. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی (Entropy-Based Exploration)
• 60. اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-Driven Exploration)
• 61. اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت (Uncertainty-Based Exploration)
• 62. اکتشاف مبتنی بر تنوع (Diversity-Based Exploration)
• 63. روش‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)
• 64. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 65. آموزش با داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 66. استفاده از شبیه‌سازها (Simulators)
• 67. تکنیک‌های پیش‌بینی پاداش (Reward Prediction)
• 68. یادگیری پاداش از طریق تقلید (Reward Learning from Imitation)
• 69. یادگیری پاداش از طریق مقایسه (Reward Learning from Comparison)
• 70. روش‌های افزایش پایداری آموزش
• 71. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 72. نرمال‌سازی دسته‌ها (Batch Normalization)
• 73. نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
• 74. استفاده از بهینه‌سازهای پیشرفته (Advanced Optimizers)
• 75. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size Tuning)
• 76. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
• 77. کاهش نرخ خروج (Dropout)
• 78. کاهش وزن (Weight Decay)
• 79. تنظیم دقیق هایپرپارامترها با استفاده از روش‌های خودکار
• 80. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 81. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 82. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 83. یادگیری تقویتی در وظایف خاص مدل‌های زبانی
• 84. تولید متن خلاقانه
• 85. خلاصه‌سازی متن
• 86. ترجمه ماشینی
• 87. پاسخ به پرسش
• 88. مکالمه با ربات
• 89. تکمیل خودکار متن
• 90. تشخیص احساسات
• 91. تحلیل احساسات
• 92. دسته‌بندی متن
• 93. استخراج اطلاعات
• 94. ارتباطات بین‌بخش‌های مدل‌های زبانی و یادگیری تقویتی
• 95. کاربردها و آینده یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 96. چالش‌های اخلاقی و امنیتی
• 97. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 98. روش‌های ارزیابی جامع و استاندارد
• 99. تحقیقات آینده در زمینه یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی