英伟达大牛主讲!斯坦福吴恩达:大语言模型的后训练课程全网发布
最新课程:吴恩达「大语言模型后训练」上线。该课程详细讲解三种常见的后训练方法——监督微调、直接偏好优化和在线强化学习,并介绍如何利用这些方法提升LLM的性能。适合希望针对特定任务定制语言模型的开发者。
最新课程:吴恩达「大语言模型后训练」上线。该课程详细讲解三种常见的后训练方法——监督微调、直接偏好优化和在线强化学习,并介绍如何利用这些方法提升LLM的性能。适合希望针对特定任务定制语言模型的开发者。
吴恩达发布新课程介绍如何将LLM转化为能遵循指令的助手,课程内容涵盖三种后训练方法:监督微调、直接偏好优化与在线强化学习,并强调动手实践的重要性。
MIT讲解AI模型后训练(Post-Training)方法,涵盖数据构建、训练算法及发展趋势等内容,重点关注数据质量、推荐技术栈、评估体系和模型融合新思路等关键点,适合对指令微调、行业模型优化感兴趣的用户。
OpenAI前员工John Schulman和Barret Zoph分享了他们在后训练阶段开发ChatGPT的经验,并发布了相关PPT。他们讨论了监督微调、奖励模型和强化学习等关键组成部分,以及如何处理拼写错误和其他挑战。