UCLA 公开课：大型语言模型的强化学习（2025 春季版） Ernest K. Ryu 2025-10-23 0 浏览 0 点赞 长文 加州大学洛杉矶分校（UCLA）推出的公开课程：大型语言模型的强化学习，2025 年春季版。 **课程概述：** 这是一门系统性的课程，深入探讨如何将强化学习技术应用于大型语言模型的训练和优化。课程内容全面覆盖了深度强化学习与自然语言处理两个领域的交叉知识。 **课程特色：** **1. 理论与实践结合** - 系统讲解强化学习的核心理论 - 深入分析大语言模型的工作原理 - 探讨两者结合的技术路径 **2. 前沿技术覆盖** - 基于人类反馈的强化学习（RLHF） - 策略优化算法（PPO、GRPO 等） - 上下文学习与指令微调 - 可验证奖励的强化学习方法 **3. 实战导向** - 提供完整的代码示例 - 包含实际项目案例 - 注重工程实践能力培养 **适合人群：** - 对 AI 技术感兴趣的学生和研究者 - 希望深入理解 LLM 训练机制的工程师 - 从事强化学习或自然语言处理研究的专业人士 **课程要求：** - 具有图像分类层面的深度学习基础 - 对强化学习或大语言模型不要求有先前经验 - 需要熟悉条件期望和全期望定律等数学概念 **课程价值：** 该课程不仅系统讲解技术原理，还结合了业界最新进展，适合希望深入理解 AI 技术交叉点的同学学习。通过这门课程，学生可以掌握如何使用强化学习技术来优化和改进大型语言模型的性能。 这是一个难得的学习机会，让你能够系统性地掌握当前 AI 领域最前沿的技术方向之一。 课程官方网站 UCLA 大型语言模型的强化学习课程完整资料 #AI #PPO #RLHF #UCLA #公开课 #大语言模型 #强化学习 #机器学习 #深度学习