‏📚 Build a Reasoning Model From Scratch راهنمای ساخت مدل استدلال

‏این کتاب، فهرستی جامع از فصول و تمرین‌های عملی برای توسعه و ارزیابی مدل‌های استدلال ارائه می‌دهد. ابتدا مفاهیم پایه‌ای درک مدل‌های استدلال بررسی می‌شود و سپس با استفاده از یک LLM پیش‌آموزش‌داده‌شده، روش‌های تولید متن معرفی می‌گردد. در فصول بعدی، ارزیابی مدل‌های استدلال، بهبود آن‌ها با تکنیک‌های مقیاس‌گذاری در زمان استنتاج (Inference-Time Scaling) و خودبهبود (Self-Refinement) شرح داده می‌شود. همچنین بخش‌های ویژه‌ای برای آموزش با روش تقویت یادگیری (Reinforcement Learning) و بهبود الگوریتم GRPO، تقطیر مدل برای کارایی بالا، استفاده از LLMهای بزرگتر، بهینه‌سازی پردازش دسته‌ای و ارزیابی‌های متنوع ارائه شده است. در پیوست‌ها، کد منبع Qwen3، راهنمای ساخت رابط چت، و منابع مطالعاتی بیشتر گنجانده شده‌اند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #RLHF

‏🤖 کلود فِیبِل زبان خودش را اختراع کرد

‏در طول جلسات طولانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، محققان متوجه شدند که مدل Claude Fable گاهی اوقات به جای استفاده از زبان انگلیسی معمولی، شروع به برقراری ارتباط به سبکی داخلی و عجیب با نمادها، اصطلاحات تخصصی، علائم نگارشی و حتی ایموجی‌های غیرمعمول می‌کند. این رفتار شبیه به این بود که گویی هوش مصنوعی زبان خاص خود را ابداع کرده است. نکته جالب این بود که هر زمان مدل نیاز به فراخوانی یک ابزار یا پاسخ به انسان داشت، معمولاً به زبان انگلیسی واضح بازمی‌گشت.

📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #RLHF

🎲 ‏ کتاب جامع نظریه بازی‌ها

‏کتاب نظریه بازی‌ها (Game Theory) تألیف Giacomo Bonanno از دانشگاه کالیفرنیا، دیویس، یک منبع متن‌باز و ارزشمند برای علاقه‌مندان به مدل‌سازی‌های استراتژیک است.

🧠 ‏ این کتاب آموزشی با رویکردی آکادمیک و دقیق تدوین شده و برای درک مفاهیم کلیدی در حوزه‌های تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی بسیار کاربردی است.

⚡️ ‏ یکی از ویژگی‌های بارز این اثر، گنجاندن ۱۶۵ تمرین حل‌شده است که به یادگیری عمیق‌تر و تسلط بر مسائل پیچیده کمک می‌کند.

‏این کتاب برای پژوهشگرانی که در زمینه‌های علوم داده و هوش مصنوعی با مباحث تئوری تصمیم و RLHF درگیر هستند، گزینه‌ای عالی برای مطالعه پایه است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#نظریه_بازی #RLHF

‏📚 کتاب جامع یادگیری زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

‏انتشارات Springer به تازگی کتابی جامع و دسترسی‌-آزاد با عنوان «Natural Language Processing and Large Language Models» منتشر کرده است. این کتاب حدود ۴۰۰ صفحه‌ای، منبعی عالی برای ورود به دنیای مدرن پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است.

‏مطالب این کتاب به شکلی طبقه‌بندی شده‌اند که یادگیری مفاهیم پیچیده را برای مخاطب ساده می‌کند. مهم‌ترین سرفصل‌های این کتاب عبارتند از:

‏- شبکه‌های عصبی و نمایش‌های توزیع‌شده
‏- معماری‌های Transformer، BERT و GPT
‏- مکانیزم‌های توکنایزیشن و تحلیل احساسات
‏- خلاصه‌سازی متن و درک زبان طبیعی
‏- ترجمه ماشینی و سیستم‌های پرسش و پاسخ
‏- یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)

‏اگر به دنبال مرجعی معتبر برای یادگیری این مباحث هستید، می‌توانید نسخه کامل آن را از طریق لینک زیر دریافت کنید:

‏دریافت و مطالعه کتاب از Springer

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Transformer #RLHF

Natural Language Processing and Large Language Models
Theory, Hand-on Codes, and Case Studies


📚 کتاب جامع یادگیری زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

‏انتشارات Springer به تازگی کتابی جامع و دسترسی‌-آزاد با عنوان «Natural Language Processing and Large Language Models» منتشر کرده است. این کتاب حدود ۴۰۰ صفحه‌ای، منبعی عالی برای ورود به دنیای مدرن پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است.

‏مطالب این کتاب به شکلی طبقه‌بندی شده‌اند که یادگیری مفاهیم پیچیده را برای مخاطب ساده می‌کند. مهم‌ترین سرفصل‌های این کتاب عبارتند از:

‏- شبکه‌های عصبی و نمایش‌های توزیع‌شده
‏- معماری‌های Transformer، BERT و GPT
‏- مکانیزم‌های توکنایزیشن و تحلیل احساسات
‏- خلاصه‌سازی متن و درک زبان طبیعی
‏- ترجمه ماشینی و سیستم‌های پرسش و پاسخ
‏- یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Transformer #RLHF