A Practical Guide to Reinforcement Learning from Human Feedback : Foundations, aligning large language models, and the evolution of preference-based methods
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn how Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) aligns AI models with human values. Explore reinforcement learning fundamentals, reward modeling, and fine-tuning large language models to build trustworthy, human-centered AI systems.
N° de ref. del artículo 9781835880500
- Título
- A Practical Guide to Reinforcement Learning from Human Feedback : Foundations, aligning large language models, and the evolution of preference-based methods
- Autor
- Sandip Kulkarni
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1835880509
- ISBN 13
- 9781835880500
- Peso del artículo
- 748 gramos
- Dimensiones
- 235x191x22 mm
Understand and apply Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in AI alignment and machine learning applications. Learn how human-in-the-loop training aligns large language models (LLMs) with human preferences and AI safety.
Key Features
- Master principles of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and AI alignment techniques
- Apply RLHF to large language models (LLMs) and practical LLM fine-tuning workflows
- Learn reward modeling, preference learning, and policy optimization to align AI models with human values
- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Book Description
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is a powerful approach to AI alignment and human-centered machine learning. By combining reinforcement learning algorithms with human feedback signals, RLHF has become a key method for improving the safety, reliability, and alignment of large language models (LLMs).
This book begins with the foundations of reinforcement learning and policy optimization, including algorithms such as proximal policy optimization (PPO), and explains how reward models and human preference learning help fine-tune AI systems and generative AI models. You’ll gain practical insight into how RLHF pipelines optimize models to better match human preferences and real-world objectives.
You’ll also explore strategies for collecting human feedback data, training reward models, and improving LLM fine-tuning and alignment workflows. Key challenges—including bias in human feedback, scalability of RLHF training, and reward design—are addressed with practical solutions.
The final chapters examine advanced AI alignment methods, model evaluation, and AI safety considerations. By the end, you’ll have the skills to apply RLHF to large language models and generative AI systems, building AI applications aligned with human values.
What you will learn
- Master the essentials of reinforcement learning for RLHF
- Understand how RLHF can be applied across diverse AI problems
- Build and apply reward models to guide reinforcement learning agents
- Learn effective strategies for collecting human preference data
- Fine-tune large language models using reward-driven optimization
- Address challenges of RLHF, including bias and data costs
- Explore emerging approaches in RLHF, AI evaluation, and safety
Who this book is for
This book is for AI practitioners, machine learning engineers, and researchers looking to implement Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in real-world projects. It also supports students and researchers exploring AI alignment, reinforcement learning, and large language model training in a single, structured resource. Industry leaders and decision-makers will gain insight into evaluating RLHF, AI alignment strategies, and responsible adoption of generative AI and LLM-based systems.
Table of Contents
- Introduction to Reinforcement Learning
- Role of Human Feedback in Reinforcement Learning
- Reward Modeling Based Policy Training
- Policy Training and Human Guidance
- Introduction to Language Models and Fine-Tuning
- Parameter Efficient Fine Tuning
- Reward Modeling for Language Model Tuning
- Reinforcement Learning for Tuning Language Models
- Reinforcement Learning from AI Feedback and Constitutional AI
- Direct Alignment from Preferences and Beyond
- Model Evaluation
- Beyond Language: Aligning AI Across Modalities
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Sandeep (Sandip) Kulkarni is a Principal Applied AI Engineer at Microsoft, where he builds LLM- and RL-powered solutions across Azure Data and Microsoft Fabric. His work spans real-time control, simulators, and LLMOps, with deployments from heavy equipment to chemical processing. Previously at Bonsai and Western Digital, he led simulation and control initiatives. He holds a PhD in Control Engineering (University of Utah) and an MS in Dynamical Systems & Control (UC Davis).
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Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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