ChatGPT や Claude のような AI の背後にあるトレーニング メカニズム、特に人間のフィードバックを通じて AI がますます賢くなる原理について、より深く理解したいと考えています。 カリフォルニア大学数学科のアーネスト・K・リュウ教授による「大規模言語モデルのための強化学習」コースをぜひご覧ください。付属のパワーポイント資料とビデオは無料でご利用いただけます。 このコースは、深層強化学習の基礎から始まり、Transformer アーキテクチャと最新の LLM テクノロジーを徐々に掘り下げ、最後に RLHF (Human Feedback Reinforcement Learning) などの最先端のトレーニング方法に焦点を当て、AI モデルをよりインテリジェントにし、人間の好みに沿ったものにする方法を体系的に説明します。 コースリンク: https://t.co/hKwoSkITJG 主な内容: - 深層強化学習の基礎：MDP理論、ポリシー勾配法（A3C、PPO）、その他のコアアルゴリズム。 - 大規模言語モデル アーキテクチャ: RNN から Transformer まで、BERT や GPT などの従来のモデルをカバーします。 - LLM 強化学習トレーニング: モデルが人間の指示に従うことを可能にする RLHF や DPO などの手法の詳細な説明。 - AlphaGo の原理とエキスパートの反復: モデルの推論能力を向上させる方法を学習します。 このコースでは、ディープラーニングに関する一定の基礎知識が求められます。ビデオチュートリアルと、理論と実践を組み合わせたJupyterコードサンプルが提供され、すぐに実行できます。
