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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
이 강의에서는 Generative AI의 효율성과 인간 전문성의 통찰을 결합한 Reinforcement Learning from Human Feedback를 다룹니다. GenAI 모델이 인간의 가치와 선호를 충실히 반영하도록 만드는 방법을 배우고, LLM을 직접 다루며 실습해 보세요. 또한 보상 모델의 복잡성을 이해하고, LLM을 기반으로 실제 환경에 잘 학습하고 적응하는 AI를 구축하는 방법을 익힙니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
핵심 개념
이 챕터에서는 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF)의 기초를 소개합니다. RLHF는 인간의 입력을 활용해 AI 모델이 더 효과적으로 학습하도록 돕는 기법입니다. 전통적인 강화학습과의 차이점, 그리고 인간 피드백이 다양한 분야에서 AI 성능을 어떻게 높이는지 이해하며 RLHF를 시작해 보세요.
2
인간 피드백 수집
이 챕터에서는 인간 피드백을 수집하는 시스템을 구축하는 방법을 알아봅니다. 쌍대 비교부터 불확실성 샘플링까지, 고품질 데이터를 수집하기 위한 모범 사례를 배우고, 데이터 수집을 강화하는 전략도 살펴봅니다.
3
인간 피드백으로 모델 튜닝
이 챕터에서는 Reinforcement Learning from Human Feedback 학습의 핵심을 다룹니다. PPO를 활용한 파인튜닝, 효율적인 학습 기법, 그리고 지표 목표에서 발생할 수 있는 일탈을 다루는 방법을 포함합니다.
4
모델 평가
이 마지막 챕터에서는 Reinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)에서 모델 성능을 평가하고 개선하는 핵심 기법을 살펴봅니다. 파인튜닝 지표부터 다양한 피드백 소스의 통합까지, 모델을 효과적으로 다듬는 데 필요한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
코스
완료
