payamvha/North_RAG huggingface dataset:
به صاف استفاده می‌کند. كاربردها. بسته‌بندی مواد غذايي. جوش القایی ایمپلنت به شدت در تولید ظروف تترا پک برای محصولاتی مانند جعبه آب میوه استفاده می‌شود. استفاده از گرمایش القایی باعث کوتاه شدن زمان آب بندی نسبت به سایر روش‌های اتصال که از گرمای خارجی استفاده می‌کنند می‌شود و از آسیب به لایه مقوا در اثر تماس مستقیم با ابزار داغ جلوگیری می‌کند. یک لایه فویل آلومینیومی برای جلوگیری از انتشار اکسیژن در بسته بندی استفاده می‌شود، بنابراین هیچ ماده اضافی برای کاشت مورد نیاز نیست. خودروسازی. صنعت خودروسازی در مقیاس
نیاز نیست. خودروسازی. صنعت خودروسازی در مقیاس وسیع از جوشکاری القایی ایمپلنت برای تولید اقلام پلاستیکی بزرگ مانند ضربه گیرها، صفحه‌های بدنه پلاستیکی و مخازن سوخت استفاده می‌کند. هزینه‌های ساخت قطعات با هندسه پیچیده با ساخت قطعات در قطعات جداگانه کاهش می‌یابد تا در ادامه با استفاده از جوش القایی به هم متصل شوند. بسته بندی ضد دستکاری. فویل آلومینیومی با روکش پلی اتیلن به صورت القایی در بالای بسیاری از ظروف غذا، مکمل و دارو جوش داده می‌شود. مهر و موم به حفظ کیفیت محصول کمک می‌کند و استفاده نشدن محصول را نشان
محصول کمک می‌کند و استفاده نشدن محصول را نشان می‌دهد.
سیلر حرارتی دستگاهی است که برای آب بندی و بسته بندی محصولات پلاستیکی روزمره و سایر مواد ترموپلاستیک با استفاده از حرارت استفاده می‌شود. این فرایند می‌تواند با تک لایه‌های یکنواخت ترموپلاست (گرمانرم) یا با موادی با چندین لایه، شامل حداقل یک لایه‌ی ترموپلاستیک انجام شود. پرس حرارتی می‌تواند دو ماده مشابه را به هم جوش دهد یا می‌تواند مواد غیرمشابه را که حداقل یکی از آنها دارای لایه ترموپلاستیک است وصل کند. فرآیند. آب بندی حرارتی به فرآیندی گفته می‌شود که موجب پرس کردن و اتصال یک ترموپلاستیک به ترموپلاست مشابه
کردن و اتصال یک ترموپلاستیک به ترموپلاست مشابه دیگر با استفاده از گرما و فشار می‌شود. یکی از فرآیندهای معمول آب بندی حرارتی، روش تماس مستقیم است، که از یک قالب یا نوار که دائماً گرم می‌شود استفاده می‌کند تا با اعمال گرما به ناحیه یا مسیر تماس خاصی از مواد هدف، موجب جوش دادن ترموپلاستیک ها به یکدیگر و مهر شدن آن‌ها شود. آب بندی حرارتی برای بسیاری از کاربردها، از جمله بسته‌بندی مواد غذایی، چسب‌های فعال حرارتی، پورت‌های پلاستیکی یا آب بندی فویل استفاده می شود. کاربردها. به عنوانی بخش مهمی از کاربردهای اتصالات
کاربردها. به عنوانی بخش مهمی از کاربردهای اتصالات مهر و موم حرارتی، باید به کاربرد آن‌ها برای اتصال LCD به PCB در بسیاری از لوازم الکترونیکی مصرفی و همچنین در دستگاه های پزشکی و مخابراتی اشاره کرد. آب بندی حرارتی محصولات با مواد چسبنده‌ی حرارتی برای نگه داشتن صفحه نمایش شفاف بر روی محصولات الکترونیکی مصرفی کاربرد متداول دیگری است. برای سایر مجموعه های ترموپلاستیک مهر و موم شده یا دستگاه هایی که به دلیل الزامات طراحی قطعه یا سایر ملاحظات مونتاژ آن، گزینه‌ای دیگر همچون جوشکاری اولتراسونیک قابل استفاده نیست،
دیگر همچون جوشکاری اولتراسونیک قابل استفاده نیست، پرس حرارتی استفاده می‌شود. مهر و موم حرارتی همچنین در ساخت فیلم آزمایش خون و واسطه‌های فیلتر برای خون و ویروس و بسیاری دیگر از دستگاه‌های نوار تست که امروزه در زمینه پزشکی استفاده می‌شود، کاربرد دارد. فویل‌ها و فیلم‌های لمینت اغلب بالای ظروف و نگه‌دارنده‌های غذایی یا پزشکی به صورت حرارتی پرس می‌شوند. از میان این ظروف می‌توان به سینی‌های پزشکی ترموپلاست، سینی‌های جمع‌آوری نمونه، ظروف یکبار مصرف مورد استفاده برای محصولات غذایی، بطری‌ها و نگه‌دارنده‌هایی برای
محصولات غذایی، بطری‌ها و نگه‌دارنده‌هایی برای مهر و موم کردن و/یا جلوگیری از پخش آلودگی و مسمومیت در دستگاه‌های آزمایش پزشکی، و موارد مشابه اشاره کرد. کیسه های پلاستیکی و سایر بسته بندی ها اغلب توسط پرس‌های حرارتی شکل گرفته و مهر و موم می‌شوند. کیسه‌های پزشکی و نگه‌دارنده‌های مایعات مورد استفاده در صنایع پزشکی، مهندسی زیستی و صنایع غذایی، همگی در بخشی از فرآیند تولید از مرحله‌ی پرس حرارتی می‌گذرند. کیسه های مایع از مواد مختلفی مانند فویل‌ها، ترموپلاستیک‌ها و لمینت‌ها ساخته می‌شوند. کیفیت آب‌بندی. مهر و موم
لمینت‌ها ساخته می‌شوند. کیفیت آب‌بندی. مهر و موم خوب نتیجه‌ی زمان ، دما و فشار اعمال شده‌ی متناسب و صحیح بر روی مواد پیش-تمیز شده نرماگرم است. چندین روش تست استاندارد برای اندازه گیری استحکام مهر و موم های حرارتی موجود است. علاوه بر این، آزمایش پکیج برای تعیین توانایی بسته‌های تکمیل شده در تحمل فشارمشخص یا خلاء استفاده می‌شود. چندین روش برای تعیین توانایی بسته‌بندی مهر و موم شده در حفظ یکپارچگی، ویژگی های مرزی و استریل بودن آن موجود است. فرآیندهای آب بندی حرارتی را می توان با انواع سیستم های مدیریت کیفیت
حرارتی را می توان با انواع سیستم های مدیریت کیفیت مانند HACCP ، کنترل فرآیند آماری ، ISO 9000 و غیره کنترل کرد. برای اطمینان از اینکه مشخصات مد نظر در محصول رعایت شده است و مواد یا بسته‌بندی‌های حاصل از پرس حرارتی برای استفاده نهایی مناسب هستند، از پروتکل های تأیید و اعتبارسنجی استفاده می‌شود. تست استحکام آب‌بندی. کارایی مهر و موم‌های حرارتی اغلب در مشخصات، قراردادها و سیاست‌های تعیین شده به تفصیل آمده است. سیستم‌های مدیریت کیفی گاهی اوقات ارزیابی‌های ذهنی دوره‌ای را درخواست می‌کنند؛ برای مثال، برخی مهر و
دوره‌ای را درخواست می‌کنند؛ برای مثال، برخی مهر و موم‌ها را می‌توان با یک کشش ساده برای تعیین وجود پیوند کافی و مطالعه‌ی مکانیسمِ شکست ارزیابی کرد. برای برخی از فیلم‌های پلاستیکی، مشاهده را می‌توان با استفاده از نور پلاریزه که انکسار مضاعف مهر و موم حرارتی را برجسته می‌کند، افزایش داد. برخی از مهر و موم‌ها برای محصولات حساس به پروتکل‌های تأیید و اعتبارسنجی کامل نیاز دارند که از آزمایش‌های کمی استفاده می‌کنند. روش‌های تست ممکن است شامل موارد زیر باشد: استحکام آب‌بندی بر اساس ASTM F88 و F2824. آزمون مقاومت
آب‌بندی بر اساس ASTM F88 و F2824. آزمون مقاومت مهر و موم، که تحت عنوان "آزمایش پوسته" نیز شناخته می شود، استحکام آب‌بندی‌ها را در مواد انعطاف پذیر ایجاد شده در ناحیه‌ی مرز پیوستگی اندازه گیری می‌کند. سپس می‌توان از نتایج این اندازه‌گیری برای تعیین ثبات در آب‌بندی و همچنین ارزیابی نیروی مورد نیاز برای باز شدن سیستم بسته استفاده کرد. استحکام مهر و موم یک معیار و ملاک کمی مناسب برای استفاده در اعتبار سنجی و کنترل فرآیند است. استحکام مهر و موم نه تنها به نیروی باز شدن و یکپارچگی بسته بندی مربوط می شود، بلکه به
شدن و یکپارچگی بسته بندی مربوط می شود، بلکه به اندازه گیری توانایی فرآیندهای بسته بندی برای تولید مهر و موم‌های ثابت مربوط می‌شود. شکافتن و خزش در ASTM F1140 و F2054. تست ترکیدگی برای تعیین استحکام و دقت بسته‌ها استفاده می‌شود. تست ترکیدگی با تحت فشار قرار دادن بسته تا نقطه‌ی ترکیدن آن انجام می‌شود. نتایج آزمایش ترکیدگی شامل داده‌های فشار ترکیدگی و شرح محل شکست آب‌بند است. این روش تست، تست انفجار را همانطور که در ASTM F1140 تعریف شده است، پوشش می‌دهد. در سوی مقابل، تست خزش توانایی بسته‌ها را در نگه داشتن
مقابل، تست خزش توانایی بسته‌ها را در نگه داشتن فشار برای مدت طولانی تعیین می‌کند. آزمایش خزش با تنظیم فشار در حدود 80 درصد از حداقل فشار ترکیدگی آزمایش قبلی انجام می‌شود. در این آزمایش، زمان خرابی یا بازشدگی و تغییر شکل محل آب‌بندی سنجیده می‌شود. به عنوان معادل مکانیکی دو آزمون معرفی شده، باید آزمون ترکیدگی را به عنوان تست استاتیکی و آزمون خزش را به عنوان تست خستگی نمونه، مدل کرد. رنگ و خلأ بر اساس ASTM D3078. برای تعیین یکپارچگی بسته‌بندی و غربال نمونه‌های سوراخ، بسته را در یک ظرف شفاف پر از مخلوط آب و
سوراخ، بسته را در یک ظرف شفاف پر از مخلوط آب و رنگ، غوطه‌ور می‌سازند. خلأ در داخل ظرف نگه‌دارنده ایجاد می‌شود و برای مدت زمان مشخصی نگهداشته می‌شود. هنگامی که خلأ آزاد می‌شود، بسته‌های سوراخ شده رنگ را به داخل می‌کشند که نشان دهنده‌ی مهر و موم ناقص است.
تولید دسته‌ای، روشی از تولید است که در آن محصولات به صورت گروه‌ها یا مقادیر مشخص در یک مدت زمان مشخص تولید می‌شوند. دسته‌های تولید شده ممکن است مراحل متفاوت و مختلفی را در یک فرایند تولید طی کنند تا محصول نهایی مورد نظر را ساخته شود.تولید دسته ای برای بسیاری از انواع تولیدات استفاده می‌شود که ممکن است در تیراژ کمتری تولید شود تا کیفیت محصول تولیدی با استانداردهای مورد نظر مقایسه شود و از کیفیت محصول تولیدی اطمینان حاصل شود تا در صورت لزوم تغییراتی در فرایند تولید حاصل گردد. این برخلاف روش‌های تولید انبوه
تولید حاصل گردد. این برخلاف روش‌های تولید انبوه بزرگ یا تولید پیوسته است، که در آنها محصول یا فرایند نیازی به بررسی یا تغییر مکرر یا دوره‌ای ندارد. خصوصیات. در فرایند تولید دسته‌ای، ماشین‌ها به صورت پشت سر هم در فرایند تولید قرار می‌گیرند و به این صورت نیست که تمام ماشین‌های استفاده شده در پروسه تولید به صورت همزمان کاری را بر روی محصول انجام دهند. از مزایا روش تولید دسته ای، امکان تغییر یا اصلاح موقتی در صورت لزوم در محصول در حین فرایند تولید می‌باشد.به عنوان مثال، اگر محصولی نیاز به تغییر ناگهانی در مواد
مثال، اگر محصولی نیاز به تغییر ناگهانی در مواد یا تغییر جزئیات داشت، می‌توان یک دسته از میان دسته‌ها را این گونه تغییر داد تا خواص مورد نیاز حاصل شود. برخلاف تولید مونتاژ یا تولید انبوه که در آن نمی‌توان چنین تغییراتی را به راحتی انجام داد. زمانی که طول می‌کشد تا پروسه تولید یک دسته کامل شود را زمان چرخه نامیده می‌نامند و به هر دسته ممکن است یک عدد اختصاص داده شود. مزایا. از آنجا که تولید دسته ای شامل دسته‌های کوچک است، برای کنترل کیفیت خوب است. به عنوان مثال، اگر اشتباهی در فرایند وجود داشته باشد، می‌توان
اگر اشتباهی در فرایند وجود داشته باشد، می‌توان آن را با ضرر بسیار کمتری نسبت به فرایند تولید انبوه برطرف کرد. این همچنین باعث می‌شود تولید کننده ریسک کمتری برای طرح‌ها و محصولات جدیدتر متحمل شود.که باعث می‌شود وابسته به نیاز تولید کننده فرایند تولید تغییر داده شود تا در هزینه‌های تولید صرفه‌جویی صورت گیرد.در موارد خاص، تولید دسته ای ممکن است به تجهیزات ارزان تری نیاز داشته باشد، بنابراین هزینه سرمایه‌گذاری اولیه مورد نیاز برای راه اندازی این نوع سیستم کاهش می‌یابد. معایب. ممکن است بین دسته‌های جداگانه زمان
معایب. ممکن است بین دسته‌های جداگانه زمان توقف وجود داشته باشد. یا اگر محصول به‌طور مداوم در طول فرایند تغییر می‌کند یا در حال تغییر است، این نیز می‌تواند باعث از کاهش سرعت خط تولید شود. از جمله معایب دیگر این روش این است که دسته‌های کوچکتر به برنامه‌ریزی، زمان‌بندی و کنترل بیشتری بر فرایند و جمع‌آوری داده‌ها نیاز دارند. به دلیل این عوامل، اقلام ساخته شده با استفاده از تولید دسته ای ممکن است هزینه واحد بالاتری داشته باشند و در مقایسه با تولید مداوم زمان بیشتری برای تولید یک قطعه را صرف کنند.
شهرک پتروشیمی مکران یکی از شهرک‌های تخصصی پتروشیمی شهرستان چابهار در سواحل مکران، استان سیستان و بلوچستان است. شهرک پتروشیمی مَکُران در محدوده منطقه آزاد چابهار در زمینی به گستره حدود ۱،۲۰۰ هکتار در سال ۱۳۹۱ تصویب و سال ۱۳۹۴ کار خود را آغاز کرد.
اتیغورالرحمان مشو (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل بنگلادش است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده است می‌توان به باشگاه فوتبال برادرز یونیون اشاره کرد. وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۲۳ سال بنگلادش و بنگلادش بازی کرده است. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده است.
درحوزه یادگیری ماشین، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی () تکنیکی برای همسو کردن یک عامل هوشمند با ترجیحات انسانی است. در یادگیری تقویتی کلاسیک، هدف غایی چنین عاملی، آموزش تابعی (که خط‌مشی نامیده می‌شود) است تا رفتار آن عامل را هدایت کند. این تابع یاد می‌گیرد که چگونه بر اساس عملکرد خود، بتواند پاداش دریافتی خود را از یک تابع پاداش بیرونی به حداکثر برساند. ولی در مورد ترجیحات انسانی، تعریف دقیق تابع پاداشی که ترجیحات انسان را تقریب می‌زند، دشوار است. بنابراین، RLHF به دنبال آموزش مستقیم "مدل پاداش" از روی
RLHF به دنبال آموزش مستقیم "مدل پاداش" از روی بازخورد انسانی است. ابتدا مدل پاداش، مستقل از خط‌مشی در حال بهینه‌سازی، به شیوه‌ای نظارت‌شده آموزش داده می‌شود. بدین روش که بر اساس داده‌های رتبه‌بندی تهیه شده توسط نظرنویسان انسانی (برچسب‌گذار)، بتواند پیش‌بینی کند که آیا پاسخ داده شده به پرسش (ورودی) خوب (پاداش بالا) است یا بد (پاداش کم). سپس این مدل در یک الگوریتم بهینه‌سازی، مانند ، به عنوان یک تابع پاداش برای بهبود خط‌مشی عامل مورد استفاده قرار می‌گیرد. RLHF در حوزه‌های مختلف یادگیری ماشین کاربرد دارد،
RLHF در حوزه‌های مختلف یادگیری ماشین کاربرد دارد، همچون وظایف پردازش زبان طبیعی (مانند خلاصه کردن متن و عامل‌های مکالمه‌کننده)، یا وظایف بینایی رایانه‌ای (مانند مدل‌های متن به تصویر ، و توسعه ربات‌های بازی‌های ویدئویی. در حالی که RLHF یک روش بهبود عملکرد در آموزش مدل به منظور انطباق با ترجیحات انسانی است، ولی در نحوه جمع‌آوری داده‌های ترجیحات انسانی با چالش‌هایی نیز مواجه است. اگرچه RLHF برای بهبود عملکرد به مقادیر زیادی داده نیاز ندارد، با این حال تامین داده‌های ترجیحی با کیفیت بالا هنوز هم یک فرآیند گران
ترجیحی با کیفیت بالا هنوز هم یک فرآیند گران به حساب می‌آید. علاوه بر این، اگر داده‌ها از یک نمونه نماینده، به دقت جمع آوری نشده باشند، مدل به‌دست آمده ممکن است ناخواسته‌ای را نشان دهد. پیشینه و انگیزه. بهینه‌سازی یک مدل بر اساس بازخورد انسانی زمانی مطلوب است که تعیین تکلیف دشوار باشد اما قضاوت آن آسان باشد. برای مثال، ممکن است در نظر داشته باشید که مدلی را آموزش دهید تا متن ایمن تولید کند که همزمان هم مفید و هم بی‌ضرر (مثلاً بدون سوگیری، غیر سمی یا بدون مضر) باشد. درخواست از انسان برای ایجاد فهرستی از
مضر) باشد. درخواست از انسان برای ایجاد فهرستی از نمونه‌های بی‌ضرر و مضر به صورت دستی دشوار و وقت‌گیر خواهد بود. با این حال، انسان‌ها در ارزیابی و مقایسه سریع مضرات متن‌های مختلف تولید شده توسط هوش مصنوعی ماهر هستند. بنابراین، یک راهکار عملی این است که به مدل اجازه دهیم از این نوع بازخورد انسانی برای بهبود تولید متن خود استفاده کند. علی‌رغم مزایای واضح ادغام بازخورد انسانی در آموزش مدل‌ها، تلاش‌های اولیه با چالش‌های مهمی مواجه شدند. مشکل یادگیری تقویتی در بیشتر تلاش‌ها اول آن بود که محدود بودند و تعمیم آنها
تلاش‌ها اول آن بود که محدود بودند و تعمیم آنها دشوار بود، و در انجام وظایف پیچیده‌تر به شکست منجر می‌شدند، و دوم این که در استفاده از توابع پاداش پراکنده (که فاقد اطلاعات خاص و ارتباط لازم با مقادیر زیادی از متن در یک زمان بودن) یا توابع پاداش با نویز بالا ( که به طور متناقض به خروجی‌های مشابه پاداش یکسان می‌دادند) با مشکلاتی مواجه بودند. RLHF اولین روش موفق استفاده از بازخورد انسانی برای یادگیری تقویتی نبود، اما یکی از پرکاربردترین روش هاست. پایه و اساس RLHF در تلاش به منظور ایجاد یک الگوریتم عمومی برای
در تلاش به منظور ایجاد یک الگوریتم عمومی برای یادگیری با استفاده از بازخورد انسانی معرفی شد. الگوریتمی که امروزه استفاده می‌شود توسط اوپن‌ای‌آی در مقاله‌ای پیرامون بهبود جریان پیشنهاد متن، یا خلاصه‌سازی بر اساس بازخورد انسانی معرفی شد. و همزمان که در مقاله دیگری در رابطه با جی‌پی‌تی ۳ (سلف چت‌جی‌پی‌تی) مورد استفاده قرار گرفت محبوبیت عمومی پیدا کرد. به‌علاوه، نشان داده شده است که RLHF استواری عامل‌های RL و ظرفیت آنها برای اکتشاف را بهبود می‌بخشد، که منجر به یک فرآیند بهینه‌سازی کاراتر در مدیریت عدم قطعیت و
یک فرآیند بهینه‌سازی کاراتر در مدیریت عدم قطعیت و کاوش موثرتر محیط خود جهت به‌دست آوردن بالاترین پاداش می‌شود. جمع آوری بازخوردهای انسانی. بازخورد انسانی معمولاً با جمع‌آوری پاسخ انسان‌ها به درخواست رتبه‌بندی رفتارهای خروجی عامل انجام می‌شود. از این رتبه‌بندی‌ها برای امتیاز دادن به خروجی‌ها استفاده می‌شود. برای مثال، سیستم رده‌بندی الو، که الگوریتمی است برای محاسبه سطح مهارت نسبی بازیکنان در یک بازی است و به نتیجه همان بازی بستگی دارد. با وجودی که رتبه‌بندی خروجی‌ها رایج‌ترین شکل بازخورد است، تحقیقات اخیر
خروجی‌ها رایج‌ترین شکل بازخورد است، تحقیقات اخیر انواع دیگری از بازخورد مانند بازخورد عددی، بازخورد زبان طبیعی، و درخواست برای ویرایش مستقیم خروجی مدل را بررسی کرده‌اند. یکی از انگیزه‌های اولیه استفاده از RLHF این بود که به مقادیر نسبتاً کمی از داده مقایسه‌ای برای مؤثر بودن نیاز دارد. نشان داده شده که حجم کوچکی از داده‌ها می‌تواند منجر به نتایج قابل مقایسه با مقدار زیادی از داده شود. علاوه بر این، افزایش مقدار داده اثر کمتری دارد نسبت به همان میزان افزایش در اندازه مدل پاداش. با این وجود در مواردی که گروه
اندازه مدل پاداش. با این وجود در مواردی که گروه برچسب‌گذار نماینده یکدستی از داده‌ها نباشد، حجم وسیع‌تر و متنوع‌تر داده‌ها می‌تواند برای اجتناب از سوگیری حیاتی باشد. در هنگام بهره‌گیری از RLHF از طریق تحت مدل بردلی-تری-لوس (یا مدل پلاکت-لوس برای مقایسه‌های K-wise بیش از دو مقایسه)، برآورد درست‌نمایی بیشینه توابع پاداش خطی، تنها زمانی همگرا می‌شود که داده‌های مقایسه‌ای توسط یک خوش‌تعریف، به خوبی تولید شوند. این بدان معناست که، تحت شرایط خاص، اگر یک مدل آموزش در انتخاب بین یک (یا گروهی از) جفت گزینه‌های پیش
در انتخاب بین یک (یا گروهی از) جفت گزینه‌های پیش رو، تصمیمی را بگیرد که به ترجیح انسان‌ها نزدیک‌تر است، لزوماً در پیش‌بینی ترجیحات آینده بهبود می‌یابد. انتظار بهبود در پاسخ‌ها تا زمانی برقرار است که مقایسه‌هایی که مدل از آنها می‌آموزد مبتنی بر یک قانون منسجم و ساده (غیر پیچیده) باشد. تا اینجا با دو مدل جمع‌آوری داده آشنایی داریم. در روش جمع‌آوری داده غیربرخط، مدل در تعامل با یک مجموعه داده ایستا آموزش می‌بیند و به صورت دسته‌ای خط‌مشی خود را به‌روزرسانی می‌کند. در روش برخط، مدل به طور مستقیم با محیط پویا در
در روش برخط، مدل به طور مستقیم با محیط پویا در تعامل است و خط‌مشی خود را بلافاصله به‌روزرسانی می‌کند. هر دو روش از نظر ریاضی مورد مطالعه قرار گرفت و به این نتیجه منتهی شد که اجرای RLHF تحت مدل‌های بازخوردی مختلف مرزهای پیچیدگی یکسانی دارد. در مرحله آموزش خط‌مشی با استفاده از روش جمع‌آوری داده غیربرخط، استفاده از یک MLE بدبینانه دارای یک کران اطمینان پایین به عنوان تخمین پاداش، مؤثرتر خواهد بود. علاوه بر این، در صورت امکان، نشان داده شده است که استفاده مستقیم از مقایسه‌های K-wise به طور مجانبی کارآمدتر از
از مقایسه‌های K-wise به طور مجانبی کارآمدتر از تبدیل آنها به مقایسه‌های زوجی برای اهداف پیش‌بینی است. در روش برخط، که بازخورد انسانی از طریق مقایسه‌های زوجی تحت مدل بردلی-تری-لوس جمع‌آوری می‌شود و هدف ما به حداقل رساندن پشیمانی الگوریتم (تفاوت عملکرد در مقایسه با عامل بهینه) است، نشان داده شده که، استفاده از یک MLE خوش بینانه با یک کران اطمینان بالا به عنوان تخمین پاداش، می‌تواند به طراحی الگوریتم‌های کارآمد منتهی شود. به این معنی که به داده‌های آموزشی نسبتا کمی نیاز داریم. یک چالش کلیدی در RLHF هنگام
نسبتا کمی نیاز داریم. یک چالش کلیدی در RLHF هنگام یادگیری از طریق مقایسه‌های زوجی (یا دوئل)، مشکل ماهیت غیر مارکوفی خط‌مشی بهینه‌سازی است. برخلاف سناریوهای ساده‌تر که در آن استراتژی بهینه نیاز به خاطر سپردن اقدامات گذشته ندارد، در RLHF، غالباً بهترین روش عملیاتی به رویدادها و تصمیم‌های قبلی بستگی دارد و استراتژی را وابسته به حافظه می‌کند. کاربرد. RLHF در حوزه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP)، مانند عامل‌های مکالمه‌کننده، خلاصه‌سازی متن و درک زبان طبیعی به کار گرفته شده است. در یادگیری تقویتی مرسوم عامل‌ها
گرفته شده است. در یادگیری تقویتی مرسوم عامل‌ها از اقدامات خود بر اساس یک "عملکرد پاداش" از پیش تعریف شده یاد می‌گیرند. استفاده از چنین روشی برای کاربردهای NLP دشوار خواهد بود از این جهت که تعریف یا اندازه‌گیری پاداش‌ها دشوار است. به ویژه زمانی که با وظایف پیچیده‌ای سروکار داریم که در بر گیرنده اولویت‌ها، ترجیحات و ارزش‌های انسانی است. RLHF می‌تواند به‌وسیلهٔ دریافت کردن پیشاپیش ترجیحات و اعمال آن در مدل پاداش، مدل‌های NLP (به‌ویژه مدل‌های زبانی) را طوری هدایت کند که پاسخ‌هایی منطبق بر ترجیحات انسان ارائه
کند که پاسخ‌هایی منطبق بر ترجیحات انسان ارائه کند. این روش به مدلی منتهی می‌شود که قادر به ایجاد پاسخ‌های مرتبط‌تر و حذف پرس‌و‌جوهای نامناسب یا نامربوط است. برخی از نمونه‌های قابل‌توجه از مدل‌های زبان آموزش‌دیده با RLHF عبارتند از چت‌جی‌پی‌تی (و InstructGPT سلف آن) از شرکت اوپن‌ای‌آی، اسپارو (گنجشک) از شرکت دیپ‌مایند، جمینای شرکت گوگل، و کلود از شرکت آنتروپیک هستند. در بینایی کامپیوتر، RLHF برای همسو کردن مدل‌های متن به تصویر نیز استفاده شده است. مطالعاتی که با موفقیت از RLHF برای این هدف استفاده کردند،
که با موفقیت از RLHF برای این هدف استفاده کردند، اشاره کرده‌اند که استفاده از منظم‌سازی KL در RLHF، که با هدف جلوگیری از دور شدن بیش از حد خط‌مشی آموخته‌شده از مدل ناهمسو بکارگرفته شد، منجر به کاهش بیش‌برازش در طول آموزش مدل پاداش شد و به پایداری کل پروسه کمک کرد. خروجی‌های تصویر نهایی مدل‌های آموزش‌دیده با تنظیم KL به طور قابل توجهی کیفیت بالاتری از مدل‌های بدون آن بودند. روش‌های دیگر سعی کردند بازخورد را از طریق آموزش مستقیم‌تر - بر اساس به حداکثر رساندن پاداش بدون استفاده از یادگیری تقویتی - ترکیب کنند،
بدون استفاده از یادگیری تقویتی - ترکیب کنند، اما پذیرفتند که رویکرد مبتنی بر RLHF عملکرد بهتری خواهد داشت. به‌علاوه، RLHF امکان تولید نمونه برخط را در طول به‌روزرسانی‌ها به محققان می‌داد. همین ویژگی باعث دور نگه داشته شدن بیش‌برازش تابع پاداش می‌شد. RLHF در ابتدا در زمینه‌های دیگر مانند توسعه ربات‌های بازی‌های ویدئویی و وظایف رباتیک شبیه‌سازی شده استفاده شد. به عنوان مثال، اوپن‌ای‌آی و دیپ‌مایند عامل‌هایی را برای انجام بازی‌های آتاری بر اساس ترجیحات انسانی آموزش دادند. در آموزش کلاسیک چنین ربات‌هایی مبتنی
آموزش دادند. در آموزش کلاسیک چنین ربات‌هایی مبتنی بر روش RL، تابع پاداش به عملکرد عامل در بازی مرتبط می‌شد، که معمولاً از معیارهایی مانند امتیاز درون بازی استفاده می‌کردند. ولی در RLHF، یک انسان به طور مداوم با دو کلیپ متفاوت از رفتار عامل در بازی مواجه می‌شود و باید تصمیم بگیرد که کدام یک بهتر "به نظر می‌رسد". این رویکرد می‌تواند به عامل‌ها بیاموزد که در سطح بالاتر و بدون دسترسی به امتیاز خود عمل کنند. در واقع، نشان داده شد که گاهی RLHF می‌تواند به عملکرد برتر نسبت به RL با معیارهای امتیاز منجر شود. زیرا
برتر نسبت به RL با معیارهای امتیاز منجر شود. زیرا ترجیحات انسان می‌تواند حاوی اطلاعات مفیدتری نسبت به معیارهای مبتنی بر عملکرد باشد. این عامل‌های آموزش دیده با RLHF در بسیاری از محیط‌های آزمایش‌شده به عملکرد قوی دست یافتند که اغلب از عملکرد انسان پیشی می‌گرفتند. آموزش. در RLHF، دو مدل به طور مستقل آموزش داده می‌شوند: یک مدل پاداش و یک مدل خط‌مشی از طریق یادگیری تقویتی . مدل پاداش، بر اساس بازخورد انسانی یاد می‌گیرد که تعیین کند چه رفتاری مطلوب است. مدل پاداش در همین حین، خط‌مشی را به گونه‌ای هدایت می‌کند
در همین حین، خط‌مشی را به گونه‌ای هدایت می‌کند که اقدامات عامل را تعیین کند. هر دو مدل معمولاً با استفاده از یک مدل زبانی خودهمبسته پیش‌آموزش‌دیده مقداردهی اولیه می‌شوند. سپس این مدل به شیوه‌ای نظارت‌شده بر روی مجموعه داده‌های نسبتاً کوچکی از جفت پرسش و پاسخ‌هایی که توسط برچسب‌گذار‌‌های انسانی نوشته شده، آموزش داده می‌شود. یک مزیت برای مدل پاداش این است که با یک مدل از پیش آموزش‌دیده شروع به کار می‌کند، زیرا این مدل با درک زبان انسان ترجیحات انسانی به سرعت دریافت کرده ودر نتیجه روند آموزش را تسریع می‌کند.
دریافت کرده ودر نتیجه روند آموزش را تسریع می‌کند. سپس مدل پاداش با جایگزینی لایه انتهایی مدل قبلی، با یک سر رگرسیون با داده تصادفی، آموزش داده می‌شود.با این کار، مدل را از وظیفه اولیه دسته‌بندی خود بر روی دانشنامه‌اش، تغییر میدهیم به طوری که خروجی آن یک عدد است که مطابق با امتیاز هر پرسش و پاسخ معین تغییر می‌دهد. این مدل بر روی داده‌های مقایسه‌ای ترجیحات انسانی، که قبلاً از مدل نظارت‌شده جمع‌آوری شده بود آموزش داده می‌شود. در این مقاله، مدل برای به حداقل رساندن تابع تلفات آنتروپی متقاطع زیر آموزش داده شده
تابع تلفات آنتروپی متقاطع زیر آموزش داده شده است، که آن را تشویق می‌کند تا پیش‌بینی‌هایی نزدیک‌تر به رتبه‌بندی‌های واقعی انسان انجام دهد: formula_1 که formula_2 تعداد پاسخ‌هایی است که برچسب‌گذاران رتبه‌بندی کرده‌اند، formula_3 خروجی مدل پاداش برای پرسش formula_4 و تکمیل پرسش formula_5 است، formula_6 تکمیل پرسش ترجیح داده شده از مجموعه formula_7 است، formula_8 نشان دهنده تابع سیگموئید و formula_9 نشان دهنده مقدار مورد انتظار است. این تابع تلفات اساساً تفاوت بین پیش‌بینی‌های مدل پاداش و تصمیم‌های گرفته شده
بین پیش‌بینی‌های مدل پاداش و تصمیم‌های گرفته شده توسط انسان را اندازه‌گیری می‌کند. هدف این است که حدس‌های مدل را تا حد امکان به ترجیحات انسان‌ها نزدیک کنیم و اختلاف اندازه‌گیری شده توسط این معادله را به حداقل برسانیم. در حالت‌های مقایسه‌ای فقط زوجی، عامل formula_10 حذف می‌شود. در باقی موارد، همه مقایسه‌های formula_11 مربوط به یک پرسش، برای آموزش، تحت یک دسته واحد استفاده می‌شود. پس از آموزش، خروجی‌های مدل نرمال می‌شوند. بسیار شبیه به مدل پاداش، خط‌مشی بازخورد انسانی نیز بر روی یک مدل از پیش آموزش دیده
انسانی نیز بر روی یک مدل از پیش آموزش دیده تنظیم دقیق شده است. هدف از مرحله تنظیم دقیق، انطباق مدل موجود و غیرهمسو (که در ابتدا به روش نظارت‌شده آموزش دیده) با هدف همسویی بهتر با ترجیحات انسان است. که این امر با تنظیم پارامترهای آن بر اساس پاداش‌های حاصل از بازخورد انسان انجام می‌پذیرد. با استفاده از RL بر روی جفت‌های پرسش و پاسخ، خروجی مدل پاداش را می‌توان پاداشی در نظر گرفت که باید به حداکثر برسد. محیط، خط‌مشی را با اعلان‌های تصادفی از مجموعه داده مواجه می‌کند و انتظار پاسخ به آن‌ها دارد. با این کار
می‌کند و انتظار پاسخ به آن‌ها دارد. با این کار سناریوهای دنیای واقعی را شبیه‌سازی می‌کند که در آن عامل باید اعلان‌های متنوع را درک کند و پاسخ‌های مناسب ایجاد کند. با نمایش خط‌مشی RL آموخته شده با پارامترها formula_12 مانند formula_13 ، می‌توانیم تابع هدف زیر را تعریف کنیم: formula_14 که formula_15 توزیع آموزشی است که ما نمونه‌ها را از آن می‌گیریم و formula_16 مدل قبلی آموزش‌دیده و ناهمسو است. ثابت formula_17 برای تنظیم شدت مجازات KL استفاده می‌شود. این جریمه برای هر کدام از نشانه‌ها، بین خروجی‌های خط‌مشی و
برای هر کدام از نشانه‌ها، بین خروجی‌های خط‌مشی و خروجی‌های مدل ناهمسو اعمال می‌شود. هدف آن اجتناب از تنظیم بیش از حد خط‌مشی است، و تضمین می‌کند که فرآیند آموزش، مدل را بر روی داده‌های آموزشی جدید بیش از حد متخصص نمی‌کند. بخش KL با جریمه کردن واگرایی KL (اندازه‌گیری فاصله آماری بین توزیع‌ها) بین مدل تنظیم دقیق شده و مدل نظارت‌شده اولیه کار می‌کند. با انتخاب formula_17 مناسب، آموزش می‌تواند یادگیری از داده‌های جدید را متعادل کند و در عین حال اطلاعات مفید مدل اولیه را حفظ کند و با اجتناب از بیش‌برازش، با
مدل اولیه را حفظ کند و با اجتناب از بیش‌برازش، با داده‌های جدید تعمیم یابد. جدای از جلوگیری از تولید خروجی‌های بسیار متفاوت در مدل جدید در مقایسه با خروجی‌های مدل اولیه، انگیزه دوم از گنجاندن اصطلاح KL این است که به خطی مشی اجازه می‌دهد با ایجاد آنتروپی مدل را تشویق می‌کند، محیط بزرگتری را مورد بررسی قرار دهد، که می‌تواند از فروریزش مدل بر روی یک واحد مد (حالت) جلوگیری کند. به عبارت ساده‌تر، تابع هدف، میزان بهبود همسویی پاسخ‌های خط‌مشی را با بازخورد انسانی محاسبه می‌کند. خط‌مشی به هر درخواست یک پاسخ تولید