Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)培訓
Reinforcement Learning 來自人類反饋的強化學習（RLHF）是一種尖端方法，用於微調如 ChatGPT 及其他頂級 AI 系統的模型。
這項由講師指導的培訓（線上或線下）針對高階機器學習工程師和 AI 研究人員，他們希望應用 RLHF 來微調大型 AI 模型，以實現卓越的性能、安全性和對齊性。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 理解 RLHF 的理論基礎，以及它在現代 AI 開發中的重要性。
- 基於人類反饋實現獎勵模型，以指導強化學習過程。
- 使用 RLHF 技術微調大型語言模型，使其輸出與人類偏好一致。
- 應用最佳實踐來擴展 RLHF 工作流程，以適用於生產級 AI 系統。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗環境中進行動手實作。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們安排。
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課程簡介
人類反饋強化學習（RLHF）簡介
- 什麼是RLHF及其重要性
- 與監督微調方法的比較
- RLHF在現代AI系統中的應用
基於人類反饋的獎勵建模
- 收集與結構化人類反饋
- 建立與訓練獎勵模型
- 評估獎勵模型的有效性
使用近端策略優化（PPO）進行訓練
- RLHF中的PPO算法概述
- 使用獎勵模型實現PPO
- 迭代與安全地微調模型
語言模型的實際應用
- 為RLHF工作流程準備數據集
- 使用RLHF進行小型LLM的實操微調
- 挑戰與緩解策略
將RLHF擴展至生產系統
- 基礎設施與計算考量
- 質量保證與持續反饋循環
- 部署與維護的最佳實踐
倫理考量與偏見緩解
- 解決人類反饋中的倫理風險
- 偏見檢測與校正策略
- 確保對齊與安全輸出
案例研究與實際範例
- 案例研究：使用RLHF微調模型
- 其他成功的RLHF部署
- 經驗教訓與行業洞察
總結與下一步
最低要求
- 了解监督学习和强化学习的基础知识
- 具备模型微调和神经网络架构的经验
- 熟悉Python编程和深度学习框架（例如TensorFlow，PyTorch）
受众
- Machine Learning工程师
- AI研究人员
14 時間：
Open Training Courses require 5+ participants.
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