趋近智
趋近智
实践精密的对齐 (alignment)方法，针对大型语言模型运用宪法人工智能（CAI）和基于AI反馈的强化学习 (reinforcement learning)（RLAIF）。本课程涵盖理论基础、具体实施细节、高级优化策略以及比较分析，以构建更安全、更可靠的人工智能系统。适合有经验的AI工程师和研究人员。
先修课程 具备高级LLM与强化学习经验。
级别:
宪法人工智能原理
理解宪法人工智能的高级理论基础与运作机制，用于指导大型语言模型行为。
RLAIF实践
实践RLAIF流程，包括AI生成的偏好建模和强化学习更新。
CAI系统设计
设计并实施CAI的监督学习阶段，基于一套规章生成AI评估与改进。
综合对齐策略
结合CAI与RLAIF技术以强化大型语言模型对齐，处理潜在冲突与优势互补。
高级评估方法
应用严谨的评估方法，专为CAI与RLAIF对齐模型设计，包括鲁棒性测试。
优化与可扩展性
分析并应用优化技术，以高效扩展CAI与RLAIF训练流程。