英伟达大牛主讲！斯坦福吴恩达：大语言模型的后训练课程全网发布

主要观点总结

本文介绍了吴恩达新课程“大语言模型的后训练（Post-training of LLMs）”，课程内容涵盖后训练的重要性和应用场景、课程讲师介绍、课程简介及目录。文中提到该课程将帮助AI开发者了解如何针对特定任务定制语言模型，并学习后训练的相关技术和方法。

关键观点总结

关键观点1: 课程重点介绍大语言模型的后训练及重要性

课程中介绍了大型语言模型的后训练阶段，这是将通用语言模型转变为智能助手的关键步骤，对于打造AI助手、调整模型语言风格、提升任务精确度等方面都至关重要。

关键观点2: 课程讲师介绍

课程讲师为朱邦华（Banghua Zhu），是华盛顿大学电子与计算机工程系助理教授，拥有加州大学伯克利分校EECS博士学位，其研究涵盖基础模型理论、训练与应用。半个月前被任命为英伟达首席研究科学家。

关键观点3: 课程内容及简介

课程包含9个视频课程和4个代码示例，介绍后训练的相关知识，包括后训练的定义、应用场景、三种主要方法（监督微调、直接偏好优化、在线强化学习）等。此外，课程还涉及如何筛选和准备高质量训练数据，以及如何调整后训练模型等内容。

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