Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Bu kursta Generative AI’nin verimliliğini insan uzmanlığının kavrayışıyla birleştir. GenAI modellerinin insan değerlerini ve tercihlerini gerçekten yansıtmasını nasıl sağlayacağını öğrenirken LLM’lerle uygulamalı deneyim kazanacaksın. Ayrıca ödül modellerinin karmaşıklıklarında yol alacak ve yalnızca öğrenen değil, gerçek dünyadaki senaryolara uyum sağlayan yapay zekâ üretmek için LLM’lerin üzerine nasıl inşa edileceğini keşfedeceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Temel Kavramlar
Bu bölüm, Yapay Zekânın daha etkili öğrenmesine yardımcı olmak için insan girdisini kullanan İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) temellerini tanıtır. RLHF’ye, geleneksel pekiştirmeli öğrenmeden nasıl ayrıldığını ve insan geri bildiriminin neden farklı alanlarda yapay zekâ performansını artırabildiğini anlayarak başla.
- RLHF'ye Giriş50 XP
- RLHF ile metin üretimi100 XP
- RLHF için üretilen metni sınıflandırma100 XP
- RL ve RLHF50 XP
- Önceden eğitilmiş LLM'leri keşfetme50 XP
- Bir metin veri kümesini tokenleştir100 XP
- Yorum sınıflandırması için ince ayar (fine-tuning)100 XP
- RLHF için verileri hazırlama50 XP
- Tercih veri kümesini hazırlama100 XP
- İstemleri çıkarma50 XP
2
İnsan Geri Bildirimi Toplama
Bu bölümde, insan geri bildirimi toplamak için sistemleri nasıl kuracağını keşfet. Eşli karşılaştırmalardan belirsizlik örneklemesine kadar yüksek kaliteli veri toplamanın en iyi uygulamalarını öğren ve veri toplamanı güçlendirecek stratejileri incele.
3
İnsan Geri Bildirimiyle Modelleri Ayarlama
Bu bölümde, İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme eğitiminin özüne ineceksin. Bu; PPO ile ince ayarı keşfetmeyi, verimli eğitim tekniklerini ve metrik hedeflerinden olası sapmaları yönetmeyi içerir.
4
Model Değerlendirme
İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) kursunun bu son bölümünde model performansını değerlendirme ve iyileştirme için temel teknikleri keşfet: ince ayar metriklerinden çeşitli geri bildirim kaynaklarını dahil etmeye kadar, modellerini etkili şekilde geliştirmek için kapsamlı bir araç seti sunulacak.
İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF)
Kurs
Tamamlandı
