stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
دوشان ميهايلوفيتش

| دوشان ميهايلوفيتش>  معلومات شخصية   | دوشان ميهايلوفيتش>  معلومات شخصية   | دوشان ميهايلوفيتش>  معلومات شخصية   | دوشان ميهايلوفيتش>  معلومات شخصية   | دوشان ميهايلوفيتش>  معلومات شخصية   |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
الميلاد: 30 يونيو 1985 (العمر 39 سنة)   زرنيانين  
الطول: 1.75 م (5 قدم 9 بوصة)
مركز اللعب: وسط
الجنسية:  صربيا  
|   معلومات النادي   |   معلومات النادي   |   معلومات النادي   |   معلومات النادي   |   معلومات النادي   |  |
النادي الحالي: بيزانيا نوفي بلغراد  ‏
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| 2001 | برولتر زرنيانين ‏  | 5 | (0) |  |  |
| 2002–2005 | أو إف كيه بيوغراد | 12 | (2) |  |  |
| 2003 | ← FK Veternik ‏ (إعارة) | 12 | (3) |  |  |
| 2004 | ← ملادي رادنيك  ‏ (إعارة) | 4 | (1) |  |  |
| 2005 | ← FK Srem ‏ (إعارة) | 1 | (0) |  |  |
| 2005–2008 | بيزانيا نوفي بلغراد ‏ | 81 | (6) |  |  |
| 2009 | تشوكاريتشكي | 12 | (0) |  |  |
| 2010 | FK Sevojno ‏ | 10 | (1) |  |  |
| 2010–2011 | سلوبودا أوزيس | 10 | (0) |  |  |
| 2012–2013 | بانات زرنيانين ‏ | 35 | (2) |  |  |
| 2013–2015 | الأولمبي |  |  |  |  |
| 2015–2016 | FK Bačka 1901 ‏ | 5 | (0) |  |  |
| 2016– | بيزانيا نوفي بلغراد ‏ | 4 | (0) |  |  |
| المنتخب الوطني 2  | المنتخب الوطني 2  | المنتخب الوطني 2  | المنتخب الوطني 2  | المنتخب الوطني 2  |  |
| 2002 | صربيا تحت 17 |  |  |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 11 مارس 2017.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف    محدث في 11 مارس 2017. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 11 مارس 2017.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف    محدث في 11 مارس 2017. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 11 مارس 2017.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف    محدث في 11 مارس 2017. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 11 مارس 2017.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف    محدث في 11 مارس 2017. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 11 مارس 2017.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف    محدث في 11 مارس 2017. |  |
دوشان ميهايلوفيتش هو لاعب كرة قدم صربي في مركز الوسط، ولد في 30 يونيو 1985 في زرنجانین في صربيا. شارك مع منتخب صربيا تحت 17 سنة لكرة القدم. أما مع النوادي، فقد لعب مع نادي أو إف كيه بيوغراد ونادي تشوكاريتشكي.
مراجع

↑  "Mihajlovic, Dusan". srbijafudbal.com (بالصربية). Archived from the original on 2017-03-29. Retrieved 2017-03-11.
وصلات خارجية

دوشان ميهايلوفيتش على موقع قاعدة بيانات كرة القدم.إي يو (الإنجليزية)
دوشان ميهايلوفيتش على موقع Soccerway.com (الإنجليزية)
بوابة أعلام
بوابة صربيا
بوابة كرة القدم
ديف هولينز (لاعب كرة قدم)

| ديف هولينز>  معلومات شخصية   | ديف هولينز>  معلومات شخصية   | ديف هولينز>  معلومات شخصية   | ديف هولينز>  معلومات شخصية   | ديف هولينز>  معلومات شخصية   |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
الميلاد: 4 فبراير 1938 (العمر 86 سنة)   بانجور  
مركز اللعب: حارس مرمى
الجنسية:  المملكة المتحدة  
|  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  |
| سنوات | فريق |  |  |  |  |
 – : Merrow F.C. ‏
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| 1957–1960 | برايتون أند هوف ألبيون  | 66 | (0) |  |  |
| 1960–1966 | نيوكاسل يونايتد | 112 | (0) |  |  |
| 1966–1970 | مانسفيلد تاون | 111 | (0) |  |  |
| 1969 | ← نوتينغهام فورست (إعارة) | 9 | (0) |  |  |
| 1970–1971 | ألدرشوت | 16 | (0) |  |  |
| 1971 | نادي رومفورد ‏ |  ? | (?) |  |  |
|  | مجموع | 314 | (0) |  |  |
| المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    |  |
| 1962–1966 | ويلز | 11 | (0) |  |  |
| المواقع | المواقع | المواقع | المواقع | المواقع |  |
| مُعرِّف موقع football-teams | 35553   |  |  |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . |  |
ديف هولينز (بالإنجليزية: Dave Hollins)‏ هو لاعب كرة قدم ومدرب كرة قدم بريطاني، ولد في 4 فبراير 1938 في بانغور في المملكة المتحدة. شارك مع منتخب ويلز لكرة القدم. أما مع النوادي، فقد لعب مع برايتون أند هوف ألبيون ونادي ألدرشوت ونادي مانسفيلد تاون ونوتينغهام فورست ونيوكاسل يونايتد.
مراجع

↑  ديف هولينز في قاعدة بيانات ما بعد الحرب الإنجليزية والاسكتلندية لكرة القدم.
↑  ذي تايمز, 3 March 1970, Two substitutes may be allowed
بوابة أعلام
بوابة المملكة المتحدة
بوابة كرة القدم
دوريان ديرفيت

| دوريان ديرفيت> (بالفرنسية: Dorian Dervite)‏    | دوريان ديرفيت> (بالفرنسية: Dorian Dervite)‏    | دوريان ديرفيت> (بالفرنسية: Dorian Dervite)‏    | دوريان ديرفيت> (بالفرنسية: Dorian Dervite)‏    | دوريان ديرفيت> (بالفرنسية: Dorian Dervite)‏    |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|   |   |   |   |   |  |
|  معلومات شخصية   |  معلومات شخصية   |  معلومات شخصية   |  معلومات شخصية   |  معلومات شخصية   |  |
الميلاد: 25 يوليو 1988 (العمر 36 سنة)   ليل
الطول: 1.91 م (6 قدم 3 بوصة)
مركز اللعب: مدافع
الجنسية:  فرنسا  
|  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  |
| سنوات | فريق |  |  |  |  |
 1994–1999 : La Madeleine
1999–2006: ليل
2006: Tottenham Hotspur F.C. Under-23s and Academy ‏
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| 2006–2010 | توتنهام هوتسبير  | 0 | (0) |  |  |
| 2009 | ← ساوثيند يونايتد (إعارة) | 18 | (0) |  |  |
| 2010–2012 | فياريال ب | 23 | (0) |  |  |
| 2012–2014 | تشارلتون أثلتيك | 70 | (5) |  |  |
| 2014–2018 | بولتون واندررز | 87 | (1) |  |  |
| 2018–2019 | رويال شارلروا | 1 | (0) |  |  |
| 2019 | ← ناك بريدا (إعارة) | 5 | (0) |  |  |
| 2019–2020 | دوكسا كاتوكوبياس ‏ | 20 | (1) |  |  |
| 2020 | K.S.V. Roeselare ‏ | 0 |  |  |  |
| 2020– | مونز |  |  |  |  |
| المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    |  |
| 2003–2004 | فرنسا تحت 16 | 17 | (1) |  |  |
| 2004–2005 | فرنسا تحت 17 | 17 | (2) |  |  |
| 2005–2006 | فرنسا تحت 18 | 8 | (0) |  |  |
| 2006–2007 | فرنسا تحت 19 | 9 | (1) |  |  |
| 2009 | فرنسا تحت 21 | 8 | (1) |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 1 ديسمبر 2019.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 1 ديسمبر 2019.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 1 ديسمبر 2019.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 1 ديسمبر 2019.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 1 ديسمبر 2019.  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . |  |
دوريان ديرفيت (بالفرنسية: Dorian Dervite)‏، من مواليد 25 يوليو 1988 في ليل في فرنسا، لاعب كرة قدم فرنسي.
بدأ مسيرته الكروية مع نادي ليل في موسم 2005/2006، وفي عام 2006 انتقل إلى نادي توتنهام هوتسبر الإنجليزي.
مراجع

↑  "Dervite joins Bolton". Charlton Athletic. 27 مايو 2014. مؤرشف من الأصل في 28 مايو 2014. اطلع عليه بتاريخ 27 مايو 2014.
↑  "EFL: Retained list: 2015/16" (PDF). English Football League. ص. 7. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2 ديسمبر 2016. اطلع عليه بتاريخ 26 يونيو 2016.
↑  Dorian Dervitte's profile with national teamsنسخة محفوظة 23 January 2008 على موقع واي باك مشين.
↑  اللاعب دوريان ديرفيت على موقع كووورة، تاريخ الوصول: 2017 مايو 29.
بوابة أعلام
بوابة فرنسا
بوابة كرة القدم
بوابة كرة القدم الإسبانية
بعثة هومبولت الدولية

سد مروي
أطلقت الهيئة الوطنية للآثار والمتاحف (NCAM) في جمهورية السودان نداءً دوليًا لإنقاذ المواقع الأثرية التي سوف تغمرها فيضانات سد حمداب العالي، والذي يُبنى حاليًا بالقرب من مروي في الجندل الرابع في منطقة شمال السودان في عام 2003. ويغطي الخزان الجديد حوالي 170 كيلومترًا من وادي النيل، ومن المقرر الانتهاء منه في عام 2007.
بعثة هومبولت النوبية (H.U.N.E.) هي واحدة من مجموعة من البعثات الدولية التي أعقبت هذا النداء وانضمت إلى مشروع الإنقاذ الأثري لسد مروي، والذي يقع مقره في معهد شمال شرق علم الآثار والدراسات الثقافية في جامعة هومبولت في برلين، ألمانيا. هدفها الرئيسي هو التسجيل الكامل لجميع المواقع الأثرية، بما في ذلك مواقع الفن الصخري، في منطقة الامتياز من خلال مسوحات الأقدام المكثفة والتنقيب عن المواقع التمثيلية المختارة لكل فترة أثرية. تتكون منطقة امتياز بعثة جامعة هومبولت النوبية من أربع جزر رئيسية هي يوس وصور وشيراري وشيري وامتدادًا على الضفة اليسرى لنهر النيل من جبل موسى إلى قرية السوق سلامات.
اشتملت نتائج الحملتين الأوليين في عامي 2004 و2005 على اكتشاف أكثر من 700 موقع أثري وحفر موقع مستوطنة من العصر الحجري الحديث، ومدافن في فترة كرمة، وكنيستين من العصر المسيحي. إضافة إلى إنقاذ المواقع الأثرية،  بذلت بعثة جامعة هومبولت النوبية  الكثير من الجهود لتوثيق تقاليد وعادات سكان منطقة دار المناصير المنتمين إلى قبيلة المناصير. بالإضافة إلى تسجيل ثقافتهم المادية وحياتهم الاقتصادية وشعرهم.
يبذل معهد شمال شرق إفريقيا للآثار والدراسات الثقافية بجامعة هومبولت جهودًا مالية كبيرة من أجل إجراء حفريات إنقاذ لمدة عدة أشهر من أجل تلبية احتياجات هذا المشروع الواسع النطاق. تدعمه المنح العامة جزئيًا فقط. لذلك، تقدم بعثة جامعة هومبولت النوبية مخطط رعاية للمواقع الأثرية للأفراد أو المؤسسات.
ديف سوتر

| ديف سوتر>  معلومات شخصية   | ديف سوتر>  معلومات شخصية   | ديف سوتر>  معلومات شخصية   | ديف سوتر>  معلومات شخصية   | ديف سوتر>  معلومات شخصية   |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
الميلاد: 30 مارس 1940(1940-03-30) دندي  
تاريخ الوفاة: 11 مارس 2020 (عن عمر ناهز 79 عاماً)
مركز اللعب: ظهير  ‏  
الجنسية:  المملكة المتحدة  
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| –1959 | كارنوستي بانمور  |  |  |  |  |
| 1959 | ← دندي يونايتد (trialist) | 1 | (0) |  |  |
| 1959–1961 | اربوراث |  |  |  |  |
| 1961–1962 | بيرويك راينجرز | 4 | (1) |  |  |
| 1962 | إيست فيف | 5 | (0) |  |  |
| 1962–1964 | اربوراث |  |  |  |  |
| 1964–1970 | كلايد | 104 | (7) |  |  |
| 1970–1971 | دندي | 10 | (0) |  |  |
|  | Arbroath Victoria F.C. ‏ |  |  |  |  |
|  | مجموع | 124 | (8) |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط |  |
ديف سوتر (بالإنجليزية: Dave Souter)‏ هو لاعب كرة قدم بريطاني في مركز ظهير ‏، ولد في 30 مارس 1940 في دندي في المملكة المتحدة، وتوفي في 11 مارس 2020. لعب مع دندي يونايتد.
مراجع

↑  Obituary: Davie Souter, member of Clyde team that finished third behind Old Firm in 1967 نسخة محفوظة 5 مايو 2020 على موقع واي باك مشين.
↑  Obituary: Davie Souter, member of Clyde team that finished third behind Old Firm in 1967 نسخة محفوظة 2020-05-05 على موقع واي باك مشين.
↑  Brown، Graham (16 أبريل 2014). "Angus footballer's place in Bully Wee history celebrated". The Courier. مؤرشف من الأصل في 2020-03-18. اطلع عليه بتاريخ 2020-03-18.
↑  "Dave Souter". dundeefc.co.uk. Dundee FC. 14 مارس 2020. مؤرشف من الأصل في 2020-10-03. اطلع عليه بتاريخ 2020-03-18.
بوابة أعلام
بوابة إسكتلندا
بوابة المملكة المتحدة
بوابة كرة القدم
التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية

التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية أو التعليم بواسطة التعزيز من الملاحظات البشرية (RLHF) هو أسلوب من أساليب تعلّم الآلة، يستخدم الملاحظات البشرية لتحسين نماذج تعلّم الآلة من أجل التعلم الذاتي بشكل أكثر كفاءة. تعمل تقنيات التعليم بواسطة التعزيز على تدريب البرامج على اتخاذ القرارات التي تحصل على أكثر قدر ممكن من المكافآت، مما يجعل نتائجها أكثر دقة. في هذا الأسلوب تُدمَج الملاحظات البشرية في دالة المكافآت، لذلك يمكن لنموذج تعلّم الآلة أداء مهام أكثر تماشيًا مع الأهداف والرغبات والاحتياجات البشرية. يُستخدَم أسلوب التعليم بواسطة التعزيز من الملاحظات البشرية في جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد، بما في ذلك نماذج اللغة الكبيرة (LLM).
نظرة عامة عالية المستوى على التعلم التعزيزي من خلال ردود الفعل البشرية
الخلفية والدافع

إن تطوير النماذج القائمة على التغذية الراجعة البشرية يكتسب أهمية بالغة عندما تكون المهمة معقدة التحديد، إلا أنها سهلة التقييم. مثال على ذلك هو تدريب نموذج لإنشاء نص آمن ومفيد وخالٍ من الأضرار كالتحيز أو السمية أو المحتوى الضار بأي شكل. قد يكون من الصعب والمستهلك للوقت أن يطلب من البشر إنشاء أمثلة نصية ضارة وغير ضارة يدويًا. ومع ذلك، يجيد البشر تقييم ومقارنة ضرر النصوص التي ينتجها الذكاء الاصطناعي بسرعة. لذا، فإن الهدف العملي هو تمكين النموذج من الاستفادة من هذا النوع من التغذية الراجعة البشرية لتحسين إنتاج النص.
رغم الفوائد الجلية لاستخدام التغذية الراجعة البشرية في تدريب النماذج، إلا أن الجهود السابقة، بما في ذلك تلك التي اعتمدت على التعلم المعزز، واجهت تحديات كبيرة. كانت معظم المحاولات إما محدودة النطاق وصعبة التعميم، مما أدى إلى فشلها في المهام الأكثر تعقيدًا،  أو عانت من صعوبات في التعلم من وظائف المكافأة النادرة (التي تفتقر إلى المعلومات المحددة وترتبط بكميات كبيرة من النص في الوقت نفسه) أو الضوضائية (التي تقدم مكافأة غير متسقة لنفس النتائج).
لم يكن التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية أول طريقة ناجحة لاستخدام التغذية الراجعة البشرية في التعلم المعزز، ولكنه أحد أكثر الطرق استخدامًا. وقد تم تقديم الأساس لهذا النوع من التعلم كمحاولة لإنشاء خوارزمية عامة للتعلم من كمية معقولة من التغذية الراجعة البشرية. وقدمت شركة أوبن أيه آي الخوارزمية المستخدمة حاليًا في ورقة بحثية حول تحسين استمرارية النص أو تلخيصه بناءً على التغذية الراجعة البشرية، وبدأت هذه الطريقة في اكتساب الشعبية عندما استخدمتها الشركة نفسها في ورقتها حول جي بي تي-3. كما أظهر التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية تحسين قدرة عملاء التعلم المعزز على التحمل وقدرتهم على الاستكشاف، مما أدى إلى عملية تحسين أكثر كفاءة في التعامل مع عدم اليقين واستكشاف بيئته بفاعلية بحثًا عن المكافأة الأعلى.
جمع ردود الفعل البشرية

تعتمد عملية التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية بشكل كبير على جمع بيانات دقيقة وشاملة حول تفضيلات المستخدمين. عادةً ما تُجمع هذه البيانات من خلال تصنيفات بشرية لحالات سلوك الوكيل، حيث يمكن استخدام أنظمة مثل نظام تصنيف إيلو لتقييم هذه التصنيفات. رغم أن تصنيف المخرجات هو الطريقة الأكثر شيوعًا، إلا أن الأبحاث الحديثة تستكشف طرقًا أكثر مرونة مثل التغذية الراجعة الرقمية واللغوية. من المثير للاهتمام أن التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية يتطلب كمية بيانات أقل بكثير مما هو مطلوب في تقنيات التعلم الأخرى. ومع ذلك، فإن زيادة كمية البيانات لا تؤدي بالضرورة إلى تحسين الأداء بشكل كبير، بل قد يكون من الأفضل التركيز على زيادة تعقيد نموذج المكافأة. رغم ذلك فإن تنوع البيانات أمر حيوي لتجنب التحيزات التي قد تنشأ من الاعتماد على مجموعة محدودة من المعلقين. أظهرت الدراسات أن استخدام مقدر الاحتمالية القصوى (MLE) مع وظائف مكافأة خطية في نماذج مثل برادلي-تيري-لوس وبلاكيت-لوس يؤدي إلى تحسين دقة التنبؤ بالتفضيلات البشرية. هذا يعني أنه عندما يتم تدريب النموذج على بيانات مقارنات زوجية أو متعددة الجوانب تتبع نموذجًا خطيًا، فإنه يصبح قادرًا على التنبؤ بدقة أكبر بالخيارات التي يفضلها الأشخاص في المستقبل. هذه النتيجة تدل على أن النماذج التي تعتمد على مبادئ بسيطة ومتسقة قادرة على تعلم تفضيلات المستخدمين بفعالية.
أظهرت الدراسات أن نماذج جمع البيانات، سواء كانت متصلة بالإنترنت أم غير متصلة، تشكل تحديات فريدة في سياق التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية. في النماذج غير المتصلة، حيث يتم تدريب السياسات على مجموعات بيانات ثابتة، أثبت مقدر الاحتمالية القصوى الذي يدمج حد الثقة الأدنى كدالة مكافأة كفاءة عالية. علاوة على ذلك أشارت الأبحاث إلى أن التعامل المباشر مع المقارنات المتعددة (K-wise) يتفوق على تحويلها إلى مقارنات زوجية في تحسين دقة التنبؤ. ومع ذلك فإن طبيعة التفاعل المستمر مع البيئة في النماذج المتصلة تثير تحديات إضافية تتعلق بتعقيد العينات وتحديث السياسات. في سياق التفاعل مع الشبكة العنكبوتية، عند جمع آراء بشرية عن طريق المقارنات الثنائية وفقًا لنموذج برادلي-تيري-لوس بهدف تقليل الندم (أي الفرق في الأداء مقارنة بأداء مثالي)، تبين أن تقدير الاحتمالية القصوى الذي يشمل حد الثقة العلوي كقيمة مكافأة يمكن توظيفه في تصميم خوارزميات تعلم فعالة من حيث العينات (أي تتطلب كمية محدودة من بيانات التدريب). يكمن التحدي الجوهري في التعلم المعزز من خلال آراء بشرية عند التعلم من المقارنات الثنائية في طبيعة السياسات المثلى غير الماركوفية. بخلاف السيناريوهات البسيطة التي لا تتطلب الإستراتيجية المثلى تذكر الأفعال السابقة، فإن التعلم المعزز من خلال آراء بشرية غالبًا ما تتوقف أفضل مسارات العمل فيه على الأحداث والقرارات السابقة، مما يجعل الإستراتيجية معتمدة بشكل أساسي على الذاكرة.
التطبيقات

أثبتت تقنية التعلم المعزز من خلال ردود الفعل البشرية فعاليتها في تطوير نماذج معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة. في مهام معالجة اللغة الطبيعية المعقدة، مثل الحوار وتلخيص النصوص، يصعب تحديد مكافآت واضحة لتدريب النماذج. تتغلب تقنية التعلم المعزز من خلال ردود الفعل البشرية على هذه التحدي من خلال السماح لنا بتدريب نماذج اللغة على فهم وتلبية تفضيلات المستخدمين البشرية بشكل أفضل. يتم ذلك عن طريق جمع بيانات تدريب تعكس هذه التفضيلات وتستخدمها لتدريب نموذج مكافأة يوجه النموذج نحو توليد نتائج أكثر ملاءمة. تُعد نماذج مثل شات جي بي تي من أوبن أيه آي، وسبارو من ديب مايند،  وجيميناي من جوجل،  وكلود من أنثروبيك،  أمثلة بارزة على نماذج اللغة التي تم تدريبها باستخدام هذه التقنية، حيث تُظهر قدرة متقدمة على إجراء حوارات طبيعية وتقديم معلومات دقيقة ومفيدة.
في حقل الرؤية الحاسوبية استُخدم التعلم من خلال التعزيز مع ردود الفعل البشرية أيضًا لضبط نماذج تحويل النص إلى صورة. وقد أشارت الدراسات التي نجحت في استخدام هذا النهج إلى أن استخدام تنظيم تباعد كولباك - ليبلير في تعلم التعزيز مع ردود الفعل البشرية، والذي يهدف إلى منع السياسات المتعلمة من الانحراف بعيدًا عن النموذج غير المُنظم، قد ساعد في استقرار عملية التدريب عبر تقليل الإفراط في التكيف مع نموذج المكافأة. وقد لوحظ أن النتائج النهائية للصور الناتجة عن النماذج المدربة باستخدام تنظيم تباعد كولباك-ليبلر كانت ذات جودة أعلى بشكل ملحوظ مقارنةً بتلك التي دُربت دون هذا التنظيم. وقد حاولت طرق أخرى دمج ردود الفعل من خلال التدريب المباشر - بناءً على تعظيم المكافأة دون استخدام تعلم التعزيز - لكنها أقرت بأن نهج تعلم التعزيز مع ردود فعل بشرية من المرجح أن يؤدي بشكل أفضل بسبب توليد العينات عبر الإنترنت أثناء التحديثات وكذلك تنظيم تباعد كولباك-ليبلر المذكور سابقًا فوق النموذج السابق، مما يقلل من الإفراط في التكيف مع دالة المكافأة.
طبق تعلم التعزيز مع ردود فعل بشرية (RLHF) في البداية على مجالات متنوعة، مثل تطوير روبوتات ألعاب الفيديو الكلاسيكية ثنائية الأبعاد والمهام الروبوتية المحاكية. فعلى سبيل المثال، قامت شركتا OpenAI وDeepMind بتدريب نماذج ذكاء اصطناعي للعب ألعاب أتاري بناءً على التفضيلات البشرية. في التدريب التقليدي القائم على التعلم المعزز لهذه النماذج، كانت وظيفة المكافأة ترتبط ببساطة بمدى نجاح النموذج في اللعبة، عادةً بقياس النقاط المحرزة. أما في تعلم التعزيز مع ردود فعل بشرية، فكان يعرض على الإنسان مقطعان من أداء النموذج في اللعبة ليختار الأفضل منهما بناءً على معايير جمالية أو إستراتيجية. هذه الطريقة مكنت النماذج من تحقيق أداء تنافسي دون الحاجة إلى الاعتماد فقط على النقاط المحرزة. بل إن هذا النهج تجاوز في بعض الأحيان أداء التعلم المعزز التقليدي، وذلك لأن تفضيلات الإنسان قد تحتوي على معلومات أكثر شمولية من مجرد النقاط المحرزة. حققت هذه النماذج أداءً متميزًا في العديد من البيئات التجريبية، وتفوقت في كثير من الأحيان على أداء البشر.
القيود

يعاني التعلم من خلال التعزيز مع ردود الفعل البشرية من تحديات في جمع ردود الفعل البشرية، وتعلم نموذج المكافأة، وتحسين السياسة. قد تختلف جودته واتساقه اعتمادًا على المهمة، والواجهة، وتفضيلات وانحيازات الأفراد.
إن فعالية تقنية التعزيز بردود الفعل البشرية في تدريب النماذج اللغوية تعتمد بشكل كبير على جودة ونوعية هذه التعليقات. فالتعليقات المنحازة أو غير المتسقة أو غير الدقيقة قد تؤدي إلى تحيز النموذج نحو مجموعات معينة على حساب أخرى. كما أن هناك خطر من فرط الملاءمة حيث يحفظ النموذج الأمثلة المحددة للتعليقات بدلًا من استخلاص قواعد عامة. على سبيل المثال، قد يؤدي التركيز على تعليقات مجموعة ديموغرافية محددة إلى تعليم النموذج أنماطًا غير مرغوبة أو ضوضاء. علاوة على ذلك، فإن الاعتماد المفرط على تعليقات محددة قد يؤدي إلى تدهور أداء النموذج في سياقات جديدة أو مع مجموعات مستخدمين مختلفة. ولا يمكن لآلية المكافأة الواحدة أن تمثل آراء جميع الفئات بشكل عادل، فحتى مع وجود عينة تمثيلية، قد تهيمن آراء الأغلبية على عملية التدريب، مما يؤثر سلبًا على المجموعات الأقل تمثيلًا.
تواجه تقنية التعزيز بالتعليقات البشرية تحديًا يتمثل في احتمال استغلال النماذج اللغوية لهذه الآلية لتحقيق مكافآت دون تحسين الأداء الفعلي. فعوضًا عن السعي لتحقيق الأهداف المرجوة، قد يتعلم النموذج استراتيجيات للتلاعب بالمتقيّمين البشريين للحصول على تقييمات إيجابية، حتى لو كانت استجاباته غير دقيقة أو مضللة. هذا السلوك، المعروف باسم "التحايل على النظام"، يمكن أن ينشأ بسبب التركيز على المكافأة اللحظية بدلًا من الجودة الحقيقية للإنتاج. على سبيل المثال، قد تكتشف النماذج أن التعبير عن الثقة الزائدة، حتى لو كان غير مبرر، يحقق نتائج أفضل. هذا الأمر يثير قلقًا بالغًا، خاصة وأن الدراسات تشير إلى صعوبة اكتشاف الأخطاء في مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة من قبل البشر. وبالتالي، فإن انتشار النماذج القادرة على توليد نصوص واثقة ولكنها غير صحيحة يمثل تهديدًا كبيرًا للتطبيقات العملية لهذه التقنية.
البدائل > التعلم المعزز من تغذية الذكاء الاصطناعي

على غرار التعلم المعزز البشري، يعتمد "التعلم المعزز من تغذية الذكاء الاصطناعي" على تدريب نموذج تفضيل، إلا أن التغذية الآراء تُولَّد آليًا. يُستخدم هذا بشكل ملحوظ في نموذج كلود لشركة أنثروبيك.
البدائل > تحسين التفضيل المباشر

قُدّمَ بديل آخر لتعلم التعزيز البشري يُسمى تحسين التفضيل المباشر (DPO) لتعلم تفضيلات البشر، ومثل التعلم المعزز البشري، فقد تم تطبيقه لمواءمةنماذج اللغات الكبيرة المدربة مُسبقًا باستخدام بيانات تفضيلية مولَّدة بشريًا. ومع ذلك على عكس التعلم المعزز البشري، الذي يُدرب أولًا نموذجًا وسيطًا منفصلًا لفهم شكل النتائج الجيدة ثم يُعلّم النموذج الرئيسي كيفية تحقيق تلك النتائج، يُبسط تحسين التفضيل المباشر العملية من خلال تعديل النموذج الرئيسي مباشرةً وفقًا للتفضيلات البشرية. حيث يستخدم تغييرًا في المتغيرات لتحديد "خسارة التفضيل" مباشرةً كدالة للسياسة ويستخدم هذه الخسارة لضبط النموذج بدقة، مما يُساعده على فهم وتأهيل تفضيلات البشر دون الحاجة إلى خطوة منفصلة. في الأساس يُشكّل هذا النهج قرارات النموذج مباشرةً بناءً على التغذية الراجعة البشرية الإيجابية أو السلبية.
يُعد تحسين التفضيل المباشر أبسط تنفيذًا وتدريبًا من التعلم المعزز البشري وقد ثبت أنه يُنتج نتائج مماثلة وأحيانًا أفضل. ومع ذلك، فقد ثبت أيضًا أن التعلم المعزز البشري يتفوق على تحسين التفضيل المباشر في بعض مجموعات البيانات، على سبيل المثال في المعايير التي تحاول قياس الصدق. لذلك قد يختلف اختيار الأسلوب اعتمادًا على خصائص بيانات التفضيل البشرية وطبيعة المهمة.
ديف ماكفارلين

| ديف ماكفارلين>  معلومات شخصية   | ديف ماكفارلين>  معلومات شخصية   | ديف ماكفارلين>  معلومات شخصية   | ديف ماكفارلين>  معلومات شخصية   | ديف ماكفارلين>  معلومات شخصية   |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
الميلاد: 16 يناير 1967(1967-01-16)
الوفاة: 30 أكتوبر 2013 (عن عمر ناهز 46 عاماً) كيلمارنوك  ‏  
مركز اللعب: وسط
الجنسية:  المملكة المتحدة  
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| 1984–1988 | رينجرز  | 7 | (0) |  |  |
| 1987 | ← كيلمارنوك (إعارة) | 4 | (3) |  |  |
| 1988 | ← دندي (إعارة) | 2 | (0) |  |  |
| 1988–1990 | كيلمارنوك | 30 | (4) |  |  |
| 1990 | بارتيك ثيسل | 9 | (1) |  |  |
| 1990–1991 | Caroline Springs George Cross FC ‏ | 2 | (0) |  |  |
|  | جلينفتون أثلتيك  ‏ |  |  |  |  |
|  | مجموع | 54 | (8) |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط |  |
ديف ماكفارلين (بالإنجليزية: Dave MacFarlane)‏ هو لاعب كرة قدم بريطاني في مركز الوسط، ولد في 16 يناير 1967 في Irvine, North Ayrshire ‏ في المملكة المتحدة، وتوفي في 30 أكتوبر 2013 في كيلمارنوك ‏ في المملكة المتحدة. لعب مع نادي بارتيك ثيسل ونادي دندي ونادي رينجرز ونادي كيلمارنوك.