دوره آموزشی یادگیری تقویتی برای هم‌ترازی و استدلال مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs) از طریق فرآیند پیش‌آموزش (Pretraining) توانایی تولید متن، درک زبان و انجام وظایف پیچیده را به دست می‌آورند؛ اما این توانایی به‌تنهایی تضمین‌کننده رفتار صحیح، ایمن و مطابق با اهداف انسانی نیست. برای تبدیل یک مدل قدرتمند به یک سیستم هوش مصنوعی قابل اعتماد، نیاز به فرآیندهای پس‌آموزش (Post-Training)، هم‌ترازی مدل (Model Alignment) و سیستم‌های ارزیابی و حاکمیتی پیشرفته وجود دارد.

این دوره به بررسی تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و روش‌های مدرن بهینه‌سازی رفتار مدل‌های LLM می‌پردازد. در طول دوره، یاد می‌گیرید چگونه روش‌هایی مانند بهینه‌سازی مستقیم ترجیحات (Direct Preference Optimization - DPO) و بهینه‌سازی سیاست نسبی گروهی (Group Relative Policy Optimization - GRPO) می‌توانند رفتار، ایمنی، توانایی استدلال و کیفیت خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را بهبود دهند.

در این دوره، ابتدا با مفهوم هم‌ترازی مدل‌های زبانی آشنا می‌شوید و تفاوت میان انواع مختلف Alignment شامل هم‌ترازی دستوری (Instruction Alignment)، هم‌ترازی رفتاری (Behavioral Alignment)، هم‌ترازی سبک (Style Alignment) و هم‌ترازی ارزشی (Value Alignment) را بررسی می‌کنید. این مفاهیم پایه‌ای برای طراحی مدل‌هایی هستند که نه‌تنها عملکرد مناسبی دارند، بلکه رفتار قابل پیش‌بینی و ایمن نیز ارائه می‌دهند.

سپس با نحوه ساخت و ارزیابی مدل‌های پاداش (Reward Models) آشنا خواهید شد؛ مدل‌هایی که با استفاده از مقایسه‌های زوجی (Pairwise Comparisons) و روش‌هایی مانند مدل Bradley-Terry، ترجیحات انسانی را به سیگنال‌های قابل استفاده برای بهبود مدل تبدیل می‌کنند. همچنین تکنیک‌های پیشرفته پس‌آموزش مانند DPO، GRPO و سایر روش‌های جدید برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بررسی می‌شوند.

بخش مهم دیگری از دوره به طراحی سیستم‌های ارزیابی و حاکمیت مدل (Model Evaluation & Governance) اختصاص دارد. شما یاد می‌گیرید چگونه Evaluation Harnessهایی ایجاد کنید که معیارهایی مانند ایمنی، سمیت محتوا (Toxicity)، کاهش کیفیت مدل (Model Drift) و پایداری عملکرد را پایش کنند.

همچنین با مفهوم هوش مصنوعی مبتنی بر قانون اساسی (Constitutional AI) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه فرآیندهایی شامل خودارزیابی (Self-Critique) و بازبینی خروجی (Revision) برای ایجاد مدل‌های مسئولانه‌تر طراحی کنید.

این دوره برای توسعه‌دهندگان (Developers)، دانشمندان داده (Data Scientists) و مهندسان یادگیری ماشین (Machine Learning Engineers) طراحی شده است که در حال Fine-Tuning یا استقرار مدل‌های LLM هستند و می‌خواهند ایمنی، اثربخشی و توانایی استدلال مدل‌های خود را ارتقا دهند.

پس از پایان این دوره، توانایی طراحی فرآیندهای Alignment، بهبود رفتار مدل‌های زبانی، ساخت سیستم‌های ارزیابی و پیاده‌سازی چارچوب‌های حاکمیتی برای توسعه هوش مصنوعی ایمن و قابل اعتماد را خواهید داشت.

🎯 اهداف یادگیری
تشخیص تفاوت میان Instruction Alignment، Behavioral Alignment، Style Alignment و Value Alignment
ساخت و ارزیابی Reward Modelها با استفاده از Pairwise Comparisons و مدل Bradley-Terry
پیاده‌سازی تکنیک‌های مدرن Post-Training مانند DPO و GRPO برای بهبود رفتار مدل‌های زبانی
بهینه‌سازی عملکرد LLMها برای افزایش ایمنی، اثربخشی و قابلیت استدلال
طراحی Evaluation Harness برای پایش ایمنی، Toxicity و تغییرات عملکرد مدل
ارزیابی Model Drift و شناسایی کاهش کیفیت در مدل‌های مستقرشده
پیاده‌سازی فرآیندهای Model Governance برای مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
طراحی Pipelineهای Constitutional AI با استفاده از Self-Critique و Revision
به‌کارگیری روش‌های Reinforcement Learning برای هم‌ترازسازی مدل‌های زبانی با اهداف انسانی
توسعه راهکارهای ارزیابی و کنترل کیفیت برای استقرار امن LLMها در محیط‌های واقعی