Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) και Ενισχυτική Μάθηση (RL) Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή στα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs)

• Επισκόπηση των LLMs
• Ορισμός και σημασία
• Εφαρμογές στην Τεχνητή Νοημοσύνη σήμερα

Αρχιτεκτονική Transformer

• Τι είναι ένα Transformer και πώς λειτουργεί;
• Κύρια συστατικά και χαρακτηριστικά
• Embedding και positional encoding
• Multi-head attention
• Feed-forward neural network
• Normalization και residual connections

Μοντέλα Transformer

• Μηχανισμός self-attention
• Αρχιτεκτονική encoder-decoder
• Positional embeddings
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• GPT (Generative Pretrained Transformer)

Βελτιστοποίηση Απόδοσης και Παγίδες

• Context length
• Mamba και μοντέλα state-space
• Flash attention
• Sparse transformers
• Vision transformers
• Σημασία της κβαντοποίησης

Βελτίωση Transformers

• Retrieval augmented text generation
• Μείξη μοντέλων
• Δέντρο σκέψεων

Fine-Tuning

• Θεωρία της προσαρμογής χαμηλής τάξης
• Fine-Tuning με QLora

Νόμοι Κλιμάκωσης και Βελτιστοποίηση στα LLMs

• Σημασία των νόμων κλιμάκωσης για τα LLMs
• Κλιμάκωση μεγέθους δεδομένων και μοντέλου
• Υπολογιστική κλιμάκωση
• Κλιμάκωση αποδοτικότητας παραμέτρων

Βελτιστοποίηση

• Σχέση μεταξύ μεγέθους μοντέλου, μεγέθους δεδομένων, υπολογιστικού προϋπολογισμού και απαιτήσεων συμπερασμού
• Βελτιστοποίηση της απόδοσης και αποδοτικότητας των LLMs
• Βέλτιστες πρακτικές και εργαλεία για εκπαίδευση και fine-tuning LLMs

Εκπαίδευση και Fine-Tuning των LLMs

• Βήματα και προκλήσεις εκπαίδευσης των LLMs από το μηδέν
• Απόκτηση και συντήρηση δεδομένων
• Δεδομένα μεγάλης κλίμακας, απαιτήσεις CPU και μνήμης
• Προκλήσεις βελτιστοποίησης
• Τοπίο των ανοικτού κώδικα LLMs

Βασικές Αρχές της Ενισχυτικής Μάθησης (RL)

• Εισαγωγή στην Ενισχυτική Μάθηση
• Μάθηση μέσω θετικής ενίσχυσης
• Ορισμός και βασικές έννοιες
• Διαδικασία Απόφασης Markov (MDP)
• Δυναμικός προγραμματισμός
• Μέθοδοι Monte Carlo
• Μάθηση Χρονικής Διαφοράς

Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση

• Deep Q-Networks (DQN)
• Proximal Policy Optimization (PPO)
• Στοιχεία της Ενισχυτικής Μάθησης

Ενσωμάτωση των LLMs και της Ενισχυτικής Μάθησης

• Συνδυασμός των LLMs με την Ενισχυτική Μάθηση
• Πώς χρησιμοποιείται η RL στα LLMs
• Ενισχυτική Μάθηση με Ανθρώπινη Ανάδραση (RLHF)
• Εναλλακτικές λύσεις στο RLHF

Μελέτες Περιπτώσεων και Εφαρμογές

• Πραγματικές εφαρμογές
• Ιστορίες επιτυχίας και προκλήσεις

Προχωρημένα Θέματα

• Προχωρημένες τεχνικές
• Προχωρημένες μέθοδοι βελτιστοποίησης
• Έρευνα και εξελίξεις αιχμής

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα