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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 15 件
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RLHF モデルはなぜ報酬をハックするのか — リワードハッキングの仕組み・症状・緩和
Xiaohua Wang ほか 23 名が 2026 年 4 月に arXiv へ投稿した「Reward Hacking in the Era of Large Models」は、RLHF で整列された大型モデルがなぜ、どのように報酬信号をゲーミングするのかを整理したサーベイです。中心的な提案は、リワードハッキングを目標圧縮・最適化増幅・評価者–方策の共進化という三つの力で読む「プロキシ圧縮仮説(PCH)」です。冗長さバイアス、おべっか
2026-07-11 · 11 分で読めます #ai#llm#alignment#rlhf#safetyLLM論文キュレーション 2024-2026 - Llama・DeepSeek・Qwen・Mistral・Phi・RLHF・DPO・CoT・RAG・FlashAttention・vLLM 詳細ガイド
LLMを構築し運用するエンジニアのための2024-2026必読論文30+本キュレーション。基盤モデル(Llama 3/4、DeepSeek-V3/R1、Qwen3、Mistral、Phi-4、Gemma 3)、学習革新(MoE、MLA、GQA)、ポストトレーニング(RLHF、DPO、ORPO、KTO)、推論(CoT、ToT、GRPO)、エージェント(ReAct、SWE-Agent)、検索(RAG、GraphRAG、ColBERT)、効率
2026-05-16 · 25 分で読めます #llm#papers#llama#deepseek#qwenAI 安全 & アライメント 2026 完全ガイド - Constitutional AI · RLHF · DPO · GRPO · Mechanistic Interpretability · AISI Evals · Red Team 徹底解説
2026年のAI安全とアライメントの全体地形を一気に整理する。outer/inner アライメントや mesa-optimization といった概念的基盤から、RLHF・DPO・GRPO・Constitutional AI に至る学習時アライメント手法、Anthropic RSP や OpenAI Preparedness Framework、Google DeepMind Frontier Safety Framework といった
2026-05-16 · 30 分で読めます #ai-safety#ai-alignment#constitutional-ai#rlhf#dpoLLM ランドマーク論文ガイド — Attention から GPT・LLaMA・DeepSeek・o1・Claude まで (参考文献付き、2026)
LLM 分野の本当の変化は、どの論文から始まったのか。2017 年の Attention is All You Need から 2026 年の推論モデルまで、必ず知っておくべきランドマーク論文 20 編余りを時期・テーマ別に整理する。各論文は『なぜ重要か・一言要約・後続の影響』で凝縮し、arXiv・ブログのリンクを末尾にまとめた。時間の足りないエンジニアのための LLM 論文地図。
2026-05-14 · 22 分で読めます #llm#research-papers#transformer#gpt#llamaAI Safety & Alignment 完全ガイド 2025: 責任あるAI、RLHF、Constitutional AI、レッドチーム
AI Safetyの全て！Alignment問題（目標整合）、RLHF/DPO/Constitutional AI、バイアス検出/軽減、ハルシネーション防止、レッドチームテスト、AI Guardrails、解釈可能性（SHAP/LIME）、EU AI Act、企業のResponsible AIフレームワーク。
2026-04-14 · 32 分で読めます #ai-safety#alignment#responsible-ai#rlhf#constitutional-ai韓国語LLM学習データ制作完全ガイド：Hugging Faceデータセット、前処理、品質管理まで
LLM学習データ制作の全て！Hugging Faceデータセット（種類/ローディング/変換）、韓国語データ収集（クローリング/合成/翻訳）、前処理（トークン化/クリーニング/重複除去）、Instruction Tuningフォーマット（Alpaca/ShareGPT/OpenAI）、品質管理、RLHF/DPOデータセット。
2026-03-25 · 28 分で読めます #llm#training-data#huggingface#dataset#korean-nlpScale AIとデータラベリングの世界：AI訓練データ産業の全てとキャリアガイド ♪ 聞けます
Scale AI（$14B企業価値）が牽引するAI訓練データ産業を完全分析します。データラベリングの原理、RLHFデータパイプライン、Scale AI vs Labelbox vs Snorkel比較、データ品質管理、自動ラベリング（Auto-labeling）、そしてこの分野のキャリア機会まで。
2026-03-23 · 45 分で読めます #scale-ai#data-labeling#annotation#rlhf#ai-training-dataAI Safety Engineer＆Alignment Researcher キャリアガイド：最も急成長するAI職種の全て ♪ 聞けます
AI Safety Engineerは2023年比で年収45%上昇した最も急成長するAI職種です。AnthropicのConstitutional AI、OpenAIのSuperalignment、DeepMindのScalable Oversight — AI安全分野の核心研究、必要スキル、採用企業、学習ロードマップを総整理します。
2026-03-23 · 48 分で読めます #ai-safety#ai-alignment#responsible-ai#ai-ethics#career2025年AI研究トレンド総整理：HuggingFace人気論文からAI研究10大トレンドまで
HuggingFaceトレンディング論文TOP10と2025年AI研究10大トレンドを開発者視点でレビュー。DeepSeek-R1の純粋RL推論、Nemotron-Cascade 30B/3B MoE、GRPO、PagedAttention、100万トークンコンテキストの限界まで。
2026-03-21 · 28 分で読めます #ai-research#papers#huggingface#reasoning#moeLLMファインチューニング完全ガイド：LoRA、QLoRA、RLHF、DPOをマスターする
LLMファインチューニングのすべての手法を網羅した完全ガイド。フルファインチューニングからLoRA、QLoRA、RLHF、DPO、インストラクションチューニングまで、HuggingFace PEFTと実践的なサンプルを使ってすべてをマスターする。
2026-03-17 · 30 分で読めます #llm#fine-tuning#lora#qlora#rlhf強化学習完全ガイド: DQN・PPOからRLHF・DPOによるLLMアライメントまで
MDPの基礎からDQN・PPO・SAC・RLHF・DPOまで。LLMアライメントに使われる強化学習技法をPyTorchとStable-Baselines3のコードとともに完全解説します。
2026-03-17 · 20 分で読めます #強化学習#ppo#dqn#rlhf#dpoRLHFからDPOまで：LLMアライメント技術の論文深層分析
LLMアライメント技術の主要論文を深層分析します。InstructGPTのRLHFパイプライン、AnthropicのConstitutional AI、DPOの数学的基盤、PPO学習の安定性、そしてKTO/IPO/ORPOなど最新手法まで体系的に比較し、実務適用方法を整理します。
2026-03-13 · 19 分で読めます #ai-papers#rlhf#dpo#alignment#ppoDPO（Direct Preference Optimization）論文深掘り分析 — RLHFなしでLLMをアラインメントする
DPOの数学的原理から実装、RLHFとの比較、IPO/KTO/ORPO変形まで — LLM選好最適化の核心を実務観点から深掘り分析します。
2026-03-09 · 30 分で読めます #ai-papers#dpo#rlhf#llm-alignment#preference-optimization강화학습(Reinforcement Learning) 완벽 가이드: 이론부터 최신 알고리즘, 실전 구현까지
강화학습의 핵심 이론인 MDP, Bellman 방정식부터 Q-Learning, DQN, Policy Gradient, A3C, PPO, SAC까지 주요 알고리즘을 수식으로 유도하고, RLHF, AlphaGo, 로보틱스 응용 사례와 PyTorch 구현 예제를 총정리한다.
2026-03-01 · 69 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#dqn#ppo#rlhfGPTシリーズ論文完全分析：GPT-1からGPT-4まで、言語モデルが世界を変えるまでの軌跡 ♪ 聞けます
OpenAIのGPTシリーズを世代別に完全分析する。GPT-1の教師なし事前学習、GPT-2のZero-shot学習、GPT-3のIn-context LearningとScaling Law、InstructGPTのRLHF、GPT-4のマルチモーダルまで — 各論文の核心的貢献とアーキテクチャの進化を数式とともに整理する。
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