Introduction - Week 3 (Notion AI)

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Introduction - Week 3 - Week 3 | Coursera

In this video, the speaker discusses two exciting topics for the week. First, they delve into Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), which is a technique used to align large language models (LLMs) with human values. RLHF helps reduce harmful or toxic content generated by LLMs and makes them produce more helpful and less harmful content. The speaker emphasizes the progress being made in making LLMs more honest, hopeful, and harmless.

The second topic involves using LLMs as reasoning engines. LLMs can be used to create agents capable of taking actions and making decisions. This opens up possibilities for tasks like web searches and more. Responsible AI and addressing AI risks are also discussed, highlighting the importance of ethical considerations in AI development.

Guests, including an applied scientist from Amazon and Dr. Nashley Sepus, are mentioned, and they will contribute to the discussions on reinforcement learning, responsible AI, and reasoning engines.

 

이 동영상에서 스피커는 이번 주의 두 가지 흥미로운 주제에 대해 논의합니다. 첫 번째로, 스피커는 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)에 대해 다룹니다. 이 기술은 대형 언어 모델(LLMs)을 인간의 가치와 일치시키는 데 사용되며, LLMs가 생성하는 해로운 또는 독성이 있는 콘텐츠를 줄이고 더 도움이 되고 해로운 내용을 생성하도록 돕습니다. 스피커는 LLMs를 보다 정직하고 희망적이며 해롭지 않게 만드는 데 진행 중인 발전을 강조합니다.

두 번째 주제는 LLMs를 추론 엔진으로 사용하는 것입니다. LLMs는 행동을 취하고 결정을 내릴 수 있는 에이전트를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 웹 검색과 같은 작업의 가능성이 열립니다. 책임 있는 AI와 AI 리스크에 대한 논의도 포함되어 있으며 AI 개발에서 윤리적 고려 사항의 중요성을 강조하고 있습니다.

아마존의 응용 과학자와 Dr. Nashley Sepus를 비롯한 게스트들이 언급되었으며, 그들은 RL 학습, 책임 있는 AI 및 추론 엔진에 관한 논의에 기여할 것으로 예상됩니다.