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大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习1——引言
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大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习1——引言 #大型语言模型与生成式AI 本周我们将深入探讨RLHF,这是一种可能你在新闻中听说过的技术。它如何工作?我们将深入了解这一点,以及如何使用LLMs作为推理引擎,让其触发自己的例程来创建代理,从而采取行动。RLHF非常令人兴奋,有助于使模型与人类价值观保持一致,例如减少有害内容,增加有用内容。 有时人们觉得LLMs在一些可怕的互联网数据上的训练很危险。但RLHF的强大之处常常被低估。尽管LLMs有时会产生问题输出,但随着技术的进步,研究人员正在不断提高其诚实、充满希望和无害的方面。 本周还将有来自亚马逊的应用科学家加入我们,解释一些用于此目的的强化学习算法。我们还邀请了Dr. Nashley Sepus,与我们讨论负责任的AI。 AI风险是许多人合理关心的问题。主要的AI团队正在非常努力地改善这一方面。此外,我对使用LLMs作为推理引擎并赋予它们进行网络搜索或采取其他行动的能力感到兴奋。 我们还将讨论一些允许你绕过大型语言模型的限制的技术,如react和Rag,这些技术允许你访问特定领域的信息。有许多客户希望能够将专有数据源的信息纳入其生成应用程序。 大型语言模型擅长记忆事实,有时人们将其用作事实库来回答问题。但将LLMs视为推理引擎,并赋予其获取自己事实的API可能是更有帮助的方式。这是这些模型的真正力量。 最后,这最后一周有很多令人兴奋的内容,我相信你会喜欢的。让我们进入下一个视频,深入了解RLHF。 课程地址:https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/rNRIn/introduction-week-3 播放列表: 油管:https://www.youtube.com/watch?v=X7r4rL2T2lg&list=PLiuLMb-dLdWL4KBaU3FTM5f_oMcSvXcZw B站:https://www.bilibili.com/video/BV12s4y1r7jf/?spm_id_from=333.999.section.playall&vd_source=e71f65cbc40a72fce570b20ffcb28b22
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