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Andrej Karpathy在Twitter上表示，AI模型训练的重点已从早期依赖大规模多样化优质互联网文本的预训练，转向以人工标注问答为主的监督微调阶段（来源：Andrej Karpathy，Twitter）。当前，人工合成和高质量对话数据成为提升大语言模型性能的关键，这为AI行业带来了数据采集、标注和管理的新商机。企业可通过构建高质量对话数据集，在生成式AI市场中实现差异化竞争。