Distilabel是为AI工程师设计的框架，使用人类反馈的强化学习方法（例如奖励模型和DPO）对大型语言模型进行对齐。 它主要专注于LLM微调和适应性。 Distilabel可协助数据收集，清洗和训练。

本文讨论了AI工程师作为一门专业领域的崛起以及在这个领域中所需的技能，强调了对机器学习算法、数据处理和编程语言的深入理解的必要性，以及在研究和实施之间搭建桥梁的能力，以创建实用的AI解决方案。