Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Combine a eficiência da IA Generativa com o conhecimento da experiência humana neste curso sobre Reinforcement Learning from Human Feedback. Você vai aprender a fazer com que modelos de GenAI reflitam de fato valores e preferências humanas enquanto ganha prática com LLMs. Você também vai navegar pelas complexidades de modelos de recompensa e aprender a construir sobre LLMs para produzir uma IA que não apenas aprende, mas também se adapta a cenários do mundo real.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Conceitos Fundamentais
Este capítulo apresenta os fundamentos de Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), uma técnica que usa a contribuição humana para ajudar modelos de IA a aprender de forma mais eficaz. Comece com RLHF entendendo como ele difere do aprendizado por reforço tradicional e por que o feedback humano pode aprimorar o desempenho da IA em diferentes domínios.
- Introdução ao RLHF50 XP
- Geração de texto com RLHF100 XP
- Classificando texto gerado para RLHF100 XP
- RL vs. RLHF50 XP
- Explorando LLMs pré-treinadas50 XP
- Tokenizar um conjunto de dados de texto100 XP
- Fine-tuning para classificação de avaliações100 XP
- Preparando dados para RLHF50 XP
- Preparando o conjunto de dados de preferências100 XP
- Extraindo prompts50 XP
2
Coleta de Feedback Humano
Descubra como configurar sistemas para coletar feedback humano neste capítulo. Aprenda boas práticas para coletar dados de alta qualidade — de comparações pareadas a amostragem por incerteza — e explore estratégias para potencializar sua coleta de dados.
3
Ajustando Modelos com Feedback Humano
Neste capítulo, você vai entrar no núcleo do treinamento de Reinforcement Learning from Human Feedback. Isso inclui explorar fine-tuning com PPO, técnicas para treinar com eficiência e como lidar com possíveis divergências em relação aos objetivos das suas métricas.
4
Avaliação de Modelos
Explore técnicas essenciais para avaliar e melhorar o desempenho do modelo neste último capítulo de Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): de métricas de fine-tuning à incorporação de fontes diversas de feedback, você terá um conjunto completo de ferramentas para refinar seus modelos com eficácia.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Curso
concluído
