LLMのポストトレーニング：ファインチューニングと強化学習の基礎

事前学習済みの大規模言語モデルは強力ですが、特定のタスクに適応させ、人間の好みに合わせるにはポストトレーニングが必要です。これらのモデルをどのように導くかを理解することは、安全で信頼性が高く、専門化されたAIアプリケーションを構築するために不可欠です。このテキストベースのコースでは、LLMのポストトレーニングの背後にある基本的な概念と実践的なワークフローを学び、生のモデルから役立つ、調整されたAIアシスタントへと進化させます。 学習内容： - 事前学習、教師ありファインチューニング（SFT）、および強化学習の主な違いを理解する。 - LoRAのようなパラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）手法を適用し、最小限の計算リソースでモデルを適応させる。 - 人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）と、Direct Preference Optimization（DPO）のような現代的なアライメントの代替手段を探求する。 - モデルの振る舞いと安全性を評価し、出力が役立ち、正直で、無害であることを確認する。 - コードスニペットと書面によるウォークスルーを分析し、カスタムファインチューニングタスク用のデータセットを準備する。 このコースは、ポストトレーニングのパラダイムの基本的な定義から始まり、データ準備、ファインチューニングの設定、アライメント戦略へと進みます。理論的な概念から、実際の実装コードを読み、分析する段階へと進んでいきます。 このコースは、LLMがどのようにカスタマイズされるかを理解したいソフトウェア開発者、データ愛好家、AI初心者向けに設計されています。高度な機械学習の経験は必要ありませんが、基本的なPythonの知識があると役立ちます。 今日から読み始めて、カスタムモデルのアライメントとポストトレーニングの力を解き放ちましょう。