کتاب فشرده‌سازی اسفنج خیس: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ با یادگیری تقویتی خارج از خط‌مشی و کاهش چشمگیر هزینه محاسباتی
, ,

کتاب فشرده‌سازی اسفنج خیس: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ با یادگیری تقویتی خارج از خط‌مشی و کاهش چشمگیر هزینه محاسباتی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018723 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب فشرده‌سازی اسفنج خیس: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ با یادگیری تقویتی خارج از خط‌مشی و کاهش چشمگیر هزینه محاسباتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بهینه‌سازی یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. آشنایی با یادگیری تقویتی خارج از خط‌مشی (Off-policy RL)
  • 4. چالش‌های تنظیم دقیق LLMs
  • 5. چرا تنظیم دقیق LLMs مهم است؟
  • 6. مقدمه‌ای بر مقاله "Squeeze the Soaked Sponge"
  • 7. هدف اصلی مقاله: کارایی در تنظیم دقیق LLMs
  • 8. مفهوم "اسفنج خیس" در زمینه LLMs
  • 9. انگیزه‌های اصلی پشت رویکرد مقاله
  • 10. ساختار کلی مقاله و رویکرد آن
  • 11. مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 12. شبکه‌های عصبی و معماری‌های ترنسفورمر
  • 13. آموزش پیش‌فرض (Pre-training) LLMs
  • 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs: مفاهیم اولیه
  • 15. یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning) برای تنظیم دقیق
  • 16. نقش تابع پاداش (Reward Function) در RL
  • 17. تعریف فضای حالت (State Space) در RL برای LLMs
  • 18. تعریف فضای عمل (Action Space) در RL برای LLMs
  • 19. تعریف عامل (Agent) در RL برای LLMs
  • 20. محیط (Environment) در RL برای LLMs
  • 21. مفهوم سیاست (Policy) در RL
  • 22. سیاست مبتنی بر نمونه (On-policy) در مقابل خارج از خط‌مشی (Off-policy)
  • 23. الگوریتم‌های Q-learning
  • 24. الگوریتم‌های Deep Q-Networks (DQN)
  • 25. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 26. مفهوم تجربه (Experience) در RL
  • 27. بافر ذخیره تجربه (Experience Replay Buffer)
  • 28. چالش‌های بافر ذخیره تجربه برای LLMs
  • 29. مفهوم "خنثی‌سازی" (Bottleneck) در داده‌های تجربه
  • 30. روش‌های استاندارد تنظیم دقیق LLMs با RL
  • 31. محدودیت‌های تنظیم دقیق با RL سنتی
  • 32. نیاز به کارایی محاسباتی بیشتر
  • 33. مفهوم "جمع‌آوری" (Squeezing) تجربه
  • 34. ایده اصلی "Squeeze the Soaked Sponge"
  • 35. مکانیسم‌های جمع‌آوری تجربه در مقاله
  • 36. فیلتر کردن تجربه‌های نامربوط یا تکراری
  • 37. تکنیک‌های کاهش ابعاد تجربه
  • 38. استفاده از تجربیات قدیمی و جدید با هم
  • 39. ایجاد نمونه‌های مصنوعی (Synthetic Samples)
  • 40. مدل‌سازی پویایی محیط (Environment Dynamics)
  • 41. یادگیری مدل محیط (Model-based RL)
  • 42. مزایای یادگیری مدل محیط
  • 43. چالش‌های یادگیری مدل محیط برای LLMs
  • 44. روش‌های یادگیری مدل محیط برای LLMs
  • 45. تکنیک‌های کاهش حافظه مورد نیاز برای تجربه
  • 46. تکنیک‌های کاهش زمان پردازش تجربه
  • 47. مدیریت تعادل بین اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation)
  • 48. مفهوم "فعال‌سازی" (Activation) و "غیرفعال‌سازی" (Deactivation) در شبکه‌های عصبی
  • 49. کاربرد شبکه‌های عصبی کم‌عمق (Shallow Networks) برای جمع‌آوری تجربه
  • 50. استفاده از شبکه‌های مولد (Generative Networks) برای تجربه مصنوعی
  • 51. مفهوم "گرادیان" (Gradient) در یادگیری ماشین
  • 52. تنظیم گرادیان (Gradient Clipping)
  • 53. بهینه‌سازی گرادیان برای کارایی
  • 54. استفاده از روش‌های گرادیان تصادفی (SGD) و مشتقات آن
  • 55. تنظیم پارامترهای یادگیری (Learning Rate)
  • 56. تاثیر نرخ یادگیری بر فرآیند تنظیم دقیق
  • 57. تنظیم دقیق پارامترهای ترنسفورمر
  • 58. انتقال دانش (Knowledge Transfer) از مدل پیش‌آموزش‌دیده
  • 59. تاثیر اندازه LLM بر پیچیدگی تنظیم دقیق
  • 60. تاثیر اندازه LLM بر نیاز به منابع محاسباتی
  • 61. مقایسه روش "Squeeze the Soaked Sponge" با روش‌های دیگر
  • 62. تحلیل کمی و کیفی عملکرد روش مقاله
  • 63. نتایج تجربی گزارش شده در مقاله
  • 64. ارزیابی LLMs پس از تنظیم دقیق
  • 65. معیارهای ارزیابی برای LLMs
  • 66. چالش‌های ارزیابی LLMs با RL
  • 67. کاربردهای عملی تنظیم دقیق LLMs با RL
  • 68. بهبود پاسخ‌دهی ربات‌های چت
  • 69. تولید محتوای خلاقانه
  • 70. حل مسائل تخصصی
  • 71. فهم و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 72. بهبود درک متنی
  • 73. مدل‌سازی زبان برای وظایف خاص
  • 74. محدودیت‌های کلی رویکرد "Squeeze the Soaked Sponge"
  • 75. معایب احتمالی جمع‌آوری تجربه
  • 76. خطرات احتمالی کاهش داده‌ها
  • 77. مسائل مربوط به تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 78. کاربرد روش در LLMs با معماری‌های متفاوت
  • 79. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف چندوجهی (Multimodal)
  • 80. تنظیم دقیق LLMs برای زبان‌های مختلف
  • 81. مقیاس‌پذیری (Scalability) رویکرد مقاله
  • 82. نقش سخت‌افزار (GPU/TPU) در فرآیند
  • 83. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
  • 84. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق LLMs
  • 85. سوگیری (Bias) در LLMs و راه‌های مقابله
  • 86. پایداری (Stability) فرآیند یادگیری
  • 87. روش‌های نظارت بر فرآیند یادگیری
  • 88. تنظیم دقیق LLMs با استفاده از فیدبک انسانی (RLHF)
  • 89. ترکیب "Squeeze the Soaked Sponge" با RLHF
  • 90. مقایسه کارایی "Squeeze the Soaked Sponge" با RLHF سنتی
  • 91. آینده پژوهش در زمینه تنظیم دقیق LLMs با RL
  • 92. پیش‌بینی روند تحقیقات آینده
  • 93. نقش جامعه تحقیقاتی در پیشبرد این حوزه
  • 94. ابزارهای متن‌باز (Open-source tools) برای RL و LLMs
  • 95. کتابخانه‌های محبوب RL (مثلاً Ray RLlib)
  • 96. کتابخانه‌های محبوب LLMs (مثلاً Hugging Face Transformers)
  • 97. پیاده‌سازی عملی بخش‌هایی از مقاله
  • 98. تمرین: طراحی یک تابع پاداش ساده برای LLM
  • 99. تمرین: ساخت یک بافر تجربه محدود
  • 100. تمرین: پیاده‌سازی یک استراتژی فیلترینگ تجربه اولیه

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب فشرده‌سازی اسفنج خیس: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ با یادگیری تقویتی خارج از خط‌مشی و کاهش چشمگیر هزینه محاسباتی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا