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deep learning.ai 1. 对齐预训练模型以应对真实任务：运用监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）来提升模型的指令遵循、推理能力及行为安全性。 2. 以评估指导改进：构建能够揭示问题的评估体系，据此选择训练数据与奖励信号，并进行持续迭代优化。 3. 以成本意识推动模型生产就绪：规划模型的晋升策略与服务部署，建立可靠的监控体系，并充分考虑计算资源与预算成本。…
作者:吴恩达大模型 · 语言:zh
deep learning.ai 1. 对齐预训练模型以应对真实任务：运用监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）来提升模型的指令遵循、推理能力及行为安全性。 2. 以评估指导改进：构建能够揭示问题的评估体系，据此选择训练数据与奖励信号，并进行持续迭代优化。 3. 以成本意识推动模型生产就绪：规划模型的晋升策略与服务部署，建立可靠的监控体系，并充分考虑计算资源与预算成本。 (配套课件已整理，求三连！ )