根据DeepLearningAI官方发布，'LLM后训练'课程专为希望定制大语言模型的AI从业者设计，系统讲解了监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）及在线强化学习（RL）三大主流方法（来源：DeepLearningAI，Twitter）。课程内容涵盖不同方法的应用场景、数据整理实操及代码实现，帮助企业和开发者高效优化模型行为，提升AI在实际业务中的竞争力与落地能力。对于希望通过生成式AI获得业务突破的公司具有重要参考价值。

据DeepLearning.AI（@DeepLearningAI）官方消息，大多数大语言模型在初始状态下难以直接应用，需通过后训练提升指令遵循、推理能力及安全性。由华盛顿大学助理教授、Nexusflow联合创始人Banghua Zhu（@BanghuaZ）主讲的最新短期课程，深入讲解了大语言模型后训练的实际方法。课程指出，利用如人类反馈强化学习（RLHF）、指令微调等先进技术，可显著提升模型的企业定制化、合规与用户信任度。这一趋势为金融、医疗、客户服务等行业部署更安全、智能的AI解决方案带来巨大市场机会。信息来源：DeepLearning.AI官方发布。