LLMアライメント：人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF)

大規模言語モデルを、役立つ、正直で、無害なものにアラインメントすることは、現代のAI開発において最も重要な課題の一つです。人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) は、未加工のモデルを能力のあるアシスタントへと導くために使用される中核的な手法です。このテキストベースのコースを通じて、基本的な概念からアラインメントパイプライン全体に至るまで、Llamaのようなオープンウェイトモデルをアラインメントし、ファインチューニングする方法を学びます。報酬モデル、ポリシー最適化、および現代のモデル評価について明確な理解を深めることができます。 学習内容： - LLMアライメントの基礎概念と、なぜ強化学習が必要なのかを理解します。 - 人間の好みを捉え、モデルの振る舞いを導くために報酬モデルを構成します。 - ポリシー最適化技術を適用して、オープンウェイトモデルをファインチューニングします。 - 標準的なアライメント指標を使用して、モデルのパフォーマンスと安全性を評価します。 - RLHFと、Direct Preference Optimization (DPO) のような代替の現代的なアライメント戦略を比較します。 このコースは、人間の好みデータに関する必須の用語と理論から始まり、報酬モデルのトレーニングとLLMの最適化の段階的なプロセスへと進みます。現代の言語モデルが安全性と有用性のためにどのようにトレーニングされているかを理解したいソフトウェア開発者、データサイエンティスト、AI初心者向けに設計されています。強化学習の事前経験は必要ありません。今日から読み始めて、現代のAIアライメントの核となる技術を解き放ちましょう。