RLHF and Language Model Evaluation (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Paperback. Master the complete lifecycle of modern language model alignment.This book provides a practical and rigorous guide to RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), DPO, Constitutional AI, RLAIF, and modern LLM evaluation.Covering both theory and implementation, you'll learn how alignment systems are built, optimized, evaluated, and monitored in production environments.Inside you'll find: - Mathematical foundations of RLHF, PPO, reward modeling, and preference optimization- Modern alignment methods including DPO, KTO, ORPO, Constitutional AI, and RLAIF- Hands-on implementations using the Hugging Face ecosystem- Multidimensional evaluation of toxicity, bias, factuality, helpfulness, and harmlessness- Production monitoring, guardrails, observability, and drift detectionWritten for ML engineers, data scientists, AI researchers, and technical leaders, this book bridges the gap between alignment research and real-world deployment.A complete technical reference for building safer, more reliable, and production-ready language models. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798174870178
- Titolo
- RLHF and Language Model Evaluation (Paperback)
- Autore
- Micaelle O. Souza
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798174870178
Master the complete lifecycle of modern language model alignment.
This book provides a practical and rigorous guide to RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), DPO, Constitutional AI, RLAIF, and modern LLM evaluation.
Covering both theory and implementation, you'll learn how alignment systems are built, optimized, evaluated, and monitored in production environments.
Inside you'll find:
• Mathematical foundations of RLHF, PPO, reward modeling, and preference optimization
• Modern alignment methods including DPO, KTO, ORPO, Constitutional AI, and RLAIF
• Hands-on implementations using the Hugging Face ecosystem
• Multidimensional evaluation of toxicity, bias, factuality, helpfulness, and harmlessness
• Production monitoring, guardrails, observability, and drift detection
Written for ML engineers, data scientists, AI researchers, and technical leaders, this book bridges the gap between alignment research and real-world deployment.
A complete technical reference for building safer, more reliable, and production-ready language models.
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