A Practical Guide to Reinforcement Learning from Human Feedback. Foundations, aligning large language models, and the evolution of preference-based methods Sandip Kulkarni

A Practical Guide to Reinforcement Learning from Human Feedback. Foundations, aligning large language models, and the evolution of preference-based methods Sandip Kulkarni - okladka książki

Autor:: Sandip Kulkarni
Serie wydawnicze:: Learning
Wydawnictwo:: Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
Ocena:
Stron:: 402

Ebook

149,00 zł

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Przenieś na półkę

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is a powerful approach to AI alignment and human-centered machine learning. By combining reinforcement learning algorithms with human feedback signals, RLHF has become a key method for improving the safety, reliability, and alignment of large language models (LLMs).
This book begins with the foundations of reinforcement learning and policy optimization, including algorithms such as proximal policy optimization (PPO), and explains how reward models and human preference learning help fine-tune AI systems and generative AI models. You’ll gain practical insight into how RLHF pipelines optimize models to better match human preferences and real-world objectives.
You’ll also explore strategies for collecting human feedback data, training reward models, and improving LLM fine-tuning and alignment workflows. Key challenges—including bias in human feedback, scalability of RLHF training, and reward design—are addressed with practical solutions.
The final chapters examine advanced AI alignment methods, model evaluation, and AI safety considerations. By the end, you’ll have the skills to apply RLHF to large language models and generative AI systems, building AI applications aligned with human values.

Wybrane bestsellery

Zobacz pozostałe książki z serii Learning

Ebooka "A Practical Guide to Reinforcement Learning from Human Feedback. Foundations, aligning large language models, and the evolution of preference-based methods" przeczytasz na:

czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
systemach Windows, MacOS i innych

systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi

Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »

Oceny i opinie klientów: A Practical Guide to Reinforcement Learning from Human Feedback. Foundations, aligning large language models, and the evolution of preference-based methods Sandip Kulkarni

(0)

Szczegóły książki

Tytuł oryginału:: A Practical Guide to Reinforcement Learning from Human Feedback. Foundations, aligning large language models, and the evolution of preference-based methods
ISBN Ebooka:: 978-18-358-8051-7, 9781835880517
Data wydania ebooka :: 2026-03-27 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
Język publikacji:: angielski

Zgłoś erratę
Serie wydawnicze: Learning

Kategorie

Kliknij, aby zgłosić błędnie przypisaną kategorię »

Informatyka » Sztuczna inteligencja
Biznes i ekonomia » Komputer w biurze

Dostępność produktu

Produkt nie został jeszcze oceniony pod kątem ułatwień dostępu lub nie podano żadnych informacji o ułatwieniach dostępu lub są one niewystarczające. Prawdopodobnie Wydawca/Dostawca jeszcze nie umożliwił dokonania walidacji produktu lub nie przekazał odpowiednich informacji na temat jego dostępności.

Spis treści książki

1. Introduction to Reinforcement Learning
2. Role of Human Feedback in Reinforcement Learning
3. Reward Modeling Based Policy Training
4. Policy Training and Human Guidance
5. Introduction to Language Models and Fine-Tuning
6. Parameter Efficient Fine Tuning
7. Reward Modeling for Language Model Tuning
8. Reinforcement Learning for Tuning Language Models
9. Reinforcement Learning from AI Feedback and Constitutional AI
10. Direct Alignment from Preferences and Beyond
11. Model Evaluation
12. Beyond Language: Aligning AI Across Modalities

pokaż cały spis treści

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

A Practical Guide to Reinforcement Learning from Human Feedback. Foundations, aligning large language models, and the evolution of preference-based methods Sandip Kulkarni