Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM alignment and post-training
genuine image
Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM alignment and post-training
Reinforcement Learning from Human Feedback helps you understand one of the most important techniques behind modern LLM alignment and post-training.
Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM alignment and post-training
منتج #: 248983336

Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM alignment and post-training

89% من المشترين سيوصون بهذا المنتج لصديق

منتج #: 248983336

AED 290

تفاصيل السعر

باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )

*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا

    • متوفر فى المخزون
    أمريكا مستورد من متجر USA

    كمية:

    اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, أكتوبر 15
    معاملة آمنةمعاملة آمنة

    تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية

    أفضل شركائنا اللوجستيين
    • fedex
    • dhl
    • aramex
    Reinforcement Learning from Human Feedback helps you understand one of the most important techniques behind modern LLM alignment and post-training.
    عرض المزيد
    كفالة يو كير:
    لا شيء
    اختر الباقة
    buy now pay later

    اشتر الآن وادفع لاحقاً

    fast shipping

    شحن
    سريع

    free return

    استرجاع
    مجاني*

    تغليف آمن

    تغليف آمن

    منتجات أصلية %100

    منتجات أصلية %100

    pci-dss

    الامتثال لمعيار PCI DSS

    iso certified

    حاصل على شهادة ISO 27001

    paypal payment
    visa payment
    mastercard payment
    tamara payment
    Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.

    أبرز ما يلفت الانتباه

    Human-Centric Training
    Utilizes human feedback to fine-tune models, ensuring that AI aligns closely with user values and preferences, enhancing satisfaction and real-world applicability.
    Post-Training Optimization
    Offers advanced techniques for model alignment after initial training, ensuring continual improvement and adaptation, which outperforms static models in dynamic environments.
    Enhanced Safety Measures
    Integrates rigorous safety protocols to minimize risks associated with AI decision-making, providing users and developers with greater confidence in AI deployment.

    تفاصيل المنتج

    Shop Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM alignment and post-training online at a best price in الامارات. 1633434303
    • Get the eBook free when you register your print book at Manning.A masterful synthesis of the field’s intellectual roots and its practical tools.”—Saurabh Sawant, MicrosoftReinforcement Learning from Human Feedback: LLM alignment and post-training helps you understand how modern AI models can be adapted to better match the needs and expectations of their users. Rather than surveying the vast field of reinforcement learning, elite AI researcher Nathan Lambert concentrates exclusively on RLHF and its immediate importance to post-training generative AI models.This compact book gets right to the point. Early chapters establish the training overview, explain instruction fine-tuning, and build reliable reward models. The middle chapters transition into the heart of alignment, exploring core policy gradient algorithms, Direct Preference Optimization (DPO), and inference-time scaling. Later chapters tackle the messy reality of data, guiding you through preference data collection, synthetic data generation, and the nuances of function calling.As you go, you will see how these post-training methods actually work, including their unique compute costs and latency trade-offs. You will explore common failure modes, such as qualitative over-optimization, reward hacking, and the unreliability of external evaluation comparisons. Difficult concepts like KL regularization, proximal policy optimization, and generative reward modeling are clarified with hands-on experiments.Reinforcement Learning from Human Feedback avoids irrelevant academic details in favor of immediate, practical value. Everything author Nathan Lambert includes appears because a modern RLHF project requires it. He skillfully explains complex post-training pipelines by making every detail concrete, connecting isolated abstractions directly to the goal of making models safer, smarter, and perfectly tuned to a desired style.The book’s seventeen short chapters lay out the core material, while supplements like vocabulary definitions, compute cost management, evaluation variance, and training performance tracking appear in handy appendixes. The result is a logically flowing book that remains highly navigable and technically deep without getting bogged down in unnecessary theory.The book covers• Core RLHF implementations and Direct Alignment Algorithms• Building robust preference and synthetic data pipelines• Evaluating models and crafting specific AI personasAbout the readerFor established engineers, AI scientists, and students trying to get a practical foothold in AI model alignment.About the authorDr. Nathan Lambert is a leading AI researcher known for leading post-training at the Allen Institute for AI. With previous experience at HuggingFace, DeepMind, and Meta, he is a passionate advocate for open models. His work focuses on increasing access to, and the understanding of, AI technology—empowering readers to contribute to the advancement of AI outside closed corporate labs.Table of ContentsPart 11 Introduction2 A tiny history of RLHF3 Training overviewPart 24 Instruction fine-tuning5 Reward modeling6 Reinforcement learning7 Reasoning and inference-time scaling8 Direct-alignment algorithms9 Rejection samplingPart 310 The nature of preferences11 Preference data12 Synthetic dataPart 413 Tool use and function calling14 Over-optimization15 Regularization16 Evaluation17 Crafting model character and productsA DefinitionsB Beyond “just style”C Practical Issues
    الناشرManning Publications
    تاريخ النشر4 أغسطس 2026
    اللغةإنجليزي
    طول الطباعة312 صفحة
    ISBN-101633434303
    ISBN-13978-1633434301
    وزن العنصر8.5 أونصة (240.98 جرام)
    الأبعاد7.38 x 0.71 x 9.25 inches (18.7 x 1.8 x 23.5 cm)

    وصف المنتج

    هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

    أسئلة العملاء & الإجابات

    • سؤال: كيف تتسوق Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM عبر الانترنت من يوباى?

      إجابه: من السهل التسوق في Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك
    • سؤال: هل Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM متوفر للتسوق عبر الإنترنت في UAE؟

      إجابه: نعم ، في يوباي UAE هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Reinforcement Learning from Human Feedback: LLM غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع.
    • سؤال: كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟

      إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.

    Intelligence & Semantics Editorial Review

    لم يتم العثور على مراجعات تحريرية

    مراجعات العملاء وتقييماتهم

    4.2
    14 تقييمات العملاء
    • 5 نجمة
      77%
    • 4 نجمة
      0%
    • 3 نجمة
      0%
    • 2 نجمة
      12%
    • 1 نجمة
      11%

    أضف تقييم لهذا المنتج

    شارك أفكارك مع عملاء آخرين

    تاريخ سعر المنتج

    معلومات مهمة

    • القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
    • ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.

    AED 290

    اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, أكتوبر 15

    كمية:

    معاملة آمنةمعاملة آمنة

    نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.

    أفضل شركائنا اللوجستيين
    • fedex
    • dhl
    • aramex
    أسرع توصيل عبر الحدود

    المميزات والفوائد

    • Gain insights into aligning AI models with human preferences.
    • Practical guidance on reinforcement learning and its components.
    • Focus on RLHF's impact on generative AI models.
    • Hands-on experiments clarify complex concepts.
    • Avoids unnecessary academic details for immediate application.
    • Ideal for AI engineers, researchers, and technical leaders.

    ضمان Ubuy

    تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.