Reinforcement Learning. Алгоритмы обучения с подкреплением для задач NLP

Профиль аудитории:

• ML-инженеры и Data Scientists, работающие с языковыми моделями
• Python-разработчики, специализирующиеся на NLP
• специалисты по глубокому обучению, желающие освоить методы RL
• исследователи в области alignment и безопасности LLM

Предварительные требования:

• уверенное владение Python и библиотеками глубокого обучения
• базовые знания нейронных сетей и принципов обучения
• опыт работы с Hugging Face Transformers
• знакомство с языковыми моделями (GPT, LLaMA) будет преимуществом

По окончании курса слушатели смогут:

• понимать фундаментальные отличия обучения с подкреплением от классического ML
• владеть базовыми компонентами RL: Агент, Среда, Действие, Награда, Политика, Функция ценности
• реализовывать ключевые алгоритмы: Q-Learning, Policy Gradient, Actor-Critic
• применять RL для задач генерации текста, машинного перевода и диалоговых систем
• освоить подход RLHF для выравнивания (alignment) моделей под предпочтения пользователей
• разрабатывать адаптивные системы генерации ответов с интеграцией LLaMA и Q-Learning

Блок 1. Введение в обучение с подкреплением (Основы)

• Тема 1. От классического ML к RL: адаптация в реальном времени
• Проблемы статичных данных и фиксированных распределений. Зависимость последовательных решений. Концепция обучения в процессе взаимодействия (чат-боты, рекомендательные системы, умный дом).
• Тема 2. Анатомия RL: Агент, Среда и Награда
• Ключевые термины: Agent, Environment, Reward, Action. Цикл обучения RL. Марковский процесс принятия решений. Примеры: AlphaGo, OpenAI Five, AlphaZero, Boston Dynamics, Tesla.

Блок 2. Ключевые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением

• Тема 3. Формализация задачи и алгоритм Q-Learning
• Проектирование Environment (reset, step). Функция ценности и Политика. Уравнение Беллмана, Q-функции, жадная стратегия, дисконтирование. Практикум: реализация QLearningAgent.
• Тема 4. Продвинутые алгоритмы: Policy Gradient и Actor-Critic
• Policy Gradient: прямая оптимизация политики. Actor-Critic: объединение подходов, TD-ошибка. Критерии выбора алгоритма. Практикум: реализация PolicyGradientAgent и ActorCriticAgent.

Блок 3. Специфика применения RL в NLP

• Тема 5. RL для работы с текстами
• RL в машинном переводе: фокус на связности текста. Адаптация повествования в играх. Оптимизация диалоговых систем.
• Тема 6. RLHF: Обучение с подкреплением на основе отзывов людей
• Пайплайн RLHF: предобучение, сбор оценок, Reward Model, дообучение. PPO (Proximal Policy Optimization). Проблемы: предвзятость, галлюцинации, субъективность.

Блок 4. Практика и проектный кейс

• Тема 7. Практикум: Разработка среды и политик
• Восстановление пропущенных элементов Environment. Усложнение логики среды. Модификация класса Policy: стратегия выбора действий.
• Тема 8. Разбор кейса: Создание адаптивной системы генерации ответов
• Интеграция LLaMA с Q-Learning и принципами RLHF. Генерация ответов разного уровня сложности. Использование Q-таблицы для выбора оптимального стиля. Адаптация под предпочтения пользователя в реальном времени.