Curs de pregatire Fine-tuning cu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) este o metodă de ultimă oră folosită pentru fine-tuning-ul modelelor precum ChatGPT și altele sisteme de top din domeniul AI.
Acest training live, condus de un instrutor (online sau onsite), este destinat inginerilor de machine learning și cercetătorilor AI avansați care doresc să aplice RLHF pentru fine-tuning-ul modelelor AI de mari dimensiuni, în vederea obținerii de performanțe superioare, siguranță și aliniere.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- să înțeleagă fundațiile teoretice ale RLHF și de ce este esențial în dezvoltarea AI modernă.
- să implementeze modele de recompensă bazate pe feedback-ul uman pentru a ghida procesele de reinforcement learning.
- să fine-tuneze modelele de limbaj mari folosind tehnici RLHF pentru a alinia ieșirile cu preferințele umane.
- să aplice bune practici pentru scalarea workflow-urilor RLHF în sisteme AI de nivel producție.
Formatul Cursului
- Predare interactivă și discuții.
- Exerciții și practică intensă.
- Implementare hands-on într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, te rugăm să ne contactezi pentru a aranja detaliile.
Schița de curs
Introducere în Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Ce este RLHF și de ce contează.
- Comparatie cu metodele de fine-tuning supervizat.
- Aplicații RLHF în sistemele AI moderne.
Modelare de recompense cu feedback uman
- Colectarea și structurarea feedback-ului uman.
- Construirea și antrenarea modelelor de recompensă.
- Evaluarea eficienței modelelor de recompensă.
Antrenare cu Proximal Policy Optimization (PPO)
- Prezentarea algoritmilor PPO pentru RLHF.
- Implementarea PPO cu modele de recompensă.
- Fine-tuning iterativ și sigur al modelelor.
Fine-tuning practic al modelelor de limbaj
- Pregătirea seturilor de date pentru workflow-urile RLHF.
- Fine-tuning hands-on a unui LLM mic folosind RLHF.
- Provocări și strategii de mitigare.
Scalarea RLHF la sisteme de producție
- Considerații privind infrastructura și puterea de calcul.
- Asigurarea calității și buclele continue de feedback.
- Bune practici pentru deployment și mentenanță.
Aspecte etice și mitigarea bias-ului
- Abordarea riscurilor etice în feedback-ul uman.
- Strategii de detectare și corecție a bias-ului.
- Asigurarea aliniierii și a ieșirilor sigure.
Studii de caz și exemple reale
- Studiu de caz: Fine-tuning-ul ChatGPT cu RLHF.
- Alte implementări reușite ale RLHF.
- lecții învățate și insight-uri din industrie.
Cerințe
- Înțelegerea fundamentelor learning-ului supervizat și ale reinforcement learning-ului.
- Experiență cu fine-tuning-ul modelelor și arhitecturile de rețele neurale.
- Familiaritate cu programarea în Python și framework-uri de deep learning (de ex., TensorFlow, PyTorch).
Public țintă
- Ingineri de machine learning.
- Cercetători AI.
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Fine-tuning cu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Rezervare
Curs de pregatire Fine-tuning cu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Solicitare
Fine-tuning cu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Fine-Tuning avansat și managementul prompturilor în Vertex AI
14 OreAcest training, condus de un instructor, în Moldova acoperă fine-tuning-ul avansat și managementul prompturilor în Vertex AI, ajutându-te, ca practician de nivel intermediar sau avansat, să optimizezi modelele Gemini, să implementezi fluxuri de evaluare riguroase și să desfaci soluții fiabile de AI generativ pentru medii enterprise reale.
Tehnici Avansate în Învățarea prin Transfer
14 OreAceastă instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor avansați în învățarea automată care doresc să stăpânească tehnici de învățare prin transfer de ultimă oră și să le aplice în rezolvarea problemelor complexe din lumea reală.
La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege concepte și metodologii avansate în învățarea prin transfer.
- Implementa tehnici de adaptare specifică domeniului pentru modele preantrenate.
- Aplica învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în evoluție.
- Stăpâni finisarea multi-sarcină pentru a îmbunătăți performanța modelului pe mai multe sarcini.
Strategii de Învățare Continuă și Actualizare a Modelelor pentru Modele Fine-Tuned
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de întreținere AI de nivel avansat și profesioniștilor MLOps care doresc să implementeze fluxuri robuste de învățare continuă și strategii eficiente de actualizare pentru modele fine-tuned deja implementate.
La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Proiecteze și implementeze fluxuri de lucru de învățare continuă pentru modele implementate.
- Mitigeze uitarea catastrofală prin antrenament și gestionarea adecvată a memoriei.
- Automatizeze monitorizarea și declanșarea actualizărilor pe baza derivării modelului sau a schimbărilor datelor.
- Integreze strategii de actualizare a modelelor în fluxurile CI/CD și MLOps existente.
Implementarea Modelelor Fine-Tuned în Producție
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze modele fine-tuned în mod fiabil și eficient.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă provocările implementării modelelor fine-tuned în producție.
- Să containerizeze și să implementeze modele folosind instrumente precum Docker și Kubernetes.
- Să implementeze monitorizare și logging pentru modelele implementate.
- Să optimizeze modelele pentru latență și scalabilitate în scenarii reale.
Fine-Tuning Specific Domeniului pentru Finanțe
21 OreAcest training, condus de un instructor, în Moldova (online sau onsite) este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să dobândească abilități practice în personalizarea modelelor de AI pentru sarcini financiare critice.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- înțeleagă fundamentele fine-tuning-ului pentru aplicații în domeniul finanțelor.
- exploateze modele pre-învațate pentru sarcuni specifice domeniului financiar.
- aplice tehnici pentru detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor și generarea de sfaturi financiare.
- asigure conformitatea cu reglementările financiare, precum GDPR și SOX.
- implementeze practici de securitate a datelor și AI etic în aplicațiile financiare.
Fine-Tuning Modelelor și Modelelor de Limbaj de Mare Arie (LLMs)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să personalizeze modele preantrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă principiile fine-tuning-ului și aplicațiile acestuia.
- Să pregătească seturi de date pentru fine-tuning modelelor preantrenate.
- Să realizeze fine-tuning modelelor de limbaj de mare arie (LLMs) pentru sarcini de NLP.
- Să optimizeze performanța modelelor și să abordeze provocările comune.
Fine-Tuning Eficient cu Adaptare de Rang Scăzut (LoRA)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar și practicienilor AI care doresc să implementeze strategii de fine-tuning pentru modele mari fără a fi nevoie de resurse de calcul extinse.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă principiile Adaptării de Rang Scăzut (LoRA).
- Să implementeze LoRA pentru fine-tuning eficient al modelelor mari.
- Să optimizeze fine-tuning-ul pentru medii cu resurse limitate.
- Să evalueze și să implementeze modele ajustate cu LoRA pentru aplicații practice.
Fine-Tuning Modelelor Multimodale
28 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească fine-tuningul modelelor multimodale pentru soluții AI inovatoare.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
- Pregăti și preprocesa seturi de date multimodale în mod eficient.
- Aplica fine-tuning modelelor multimodale pentru sarcini specifice.
- Optimiza modelele pentru aplicații din lumea reală și performanță.
Fine-Tuning pentru Prelucrarea Limbajului Natural (NLP)
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească proiectele NLP prin fine-tuning-ul eficient al modelelor de limbaj preantrenate.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale fine-tuning-ului pentru sarcini de NLP.
- Să aplice fine-tuning modelelor preantrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații NLP specifice.
- Să optimizeze hiperparametrii pentru îmbunătățirea performanței modelului.
- Să evalueze și să implementeze modele fine-tuned în scenarii reale.
Perfecționarea IA pentru Serviciile Financiare: Predicția Riscurilor și Detectarea Fraudei
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și inginerilor de IA de nivel avansat din sectorul financiar care doresc să perfecționeze modele pentru aplicații precum scorarea creditelor, detectarea fraudelor și modelarea riscurilor folosind date financiare specifice domeniului.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Să perfecționeze modele de IA pe seturi de date financiare pentru o predicție îmbunătățită a fraudelor și riscurilor.
- Să aplice tehnici precum învățarea prin transfer, LoRA și regularizare pentru a îmbunătăți eficiența modelului.
- Să integreze considerente de conformitate financiară în fluxul de lucru al modelării IA.
- Să implementeze modele perfecționate pentru utilizare în producție pe platforme de servicii financiare.
Fine-Tuning AI pentru Sănătate: Diagnostic Medical și Analiză Predictivă
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date din domeniul medical AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să ajusteze modele pentru diagnostic clinic, predicție de boli și prognoză a rezultatelor pacienților folosind date medicale structurate și nestructurate.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să ajusteze modele AI pe seturi de date din domeniul sănătății, inclusiv EMR-uri, imagini și date de serie temporală.
- Să aplice transferul de învățare, adaptarea la domeniu și comprimarea modelelor în contexte medicale.
- Să abordeze aspecte legate de confidențialitate, prejudecăți și conformitate legislativă în dezvoltarea modelelor.
- Să implementeze și să monitorizeze modele ajustate în medii reale de sănătate.
Reglarea Fină a DeepSeek LLM pentru Modele Personalizate de AI
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor avansați în AI, inginerilor de machine learning și dezvoltatorilor care doresc să regleze fin modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate unor industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
- Să pregătească seturi de date și să preproceseze datele pentru reglarea fină.
- Să regleze fin DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniilor.
- Să optimizeze și să implementeze modelele reglate fin în mod eficient.
Optimizarea AI pentru Apărare în Sisteme Autonome și Supraveghere
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor avansați de AI din domeniul apărării și dezvoltatorilor de tehnologie militară care doresc să optimizeze modele de învățare profundă pentru utilizarea în vehicule autonome, drone și sisteme de supraveghere, respectând standarde stricte de securitate și fiabilitate.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să optimizeze modele de viziune computerizată și fuziune de senzori pentru sarcini de supraveghere și țintire.
- Să adapteze sistemele autonome de AI la medii și profile de misiuni în schimbare.
- Să implementeze mecanisme robuste de validare și de siguranță în pipeline-urile modelelor.
- Să asigure conformitatea cu standardele specifice apărării, de securitate și siguranță.
Perfecționarea Modelelor de IA în Drept: Analiza Contractelor și Cercetarea Juridică
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor din domeniul legal tech și dezvoltatorilor de IA de nivel intermediar care doresc să perfecționeze modelele de limbaj pentru sarcini precum analiza contractelor, extragerea clauzelor și cercetarea juridică automatizată în medii de servicii juridice.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Pregăti și curăța documente juridice pentru perfecționarea modelelor NLP.
- Aplica strategii de perfecționare pentru a îmbunătăți acuratețea modelului la sarcinile juridice.
- Implementa modele pentru a asista în revizuirea, clasificarea și cercetarea contractelor.
- Asigura conformitatea, auditabilitatea și trasabilitatea rezultatelor IA în contexte juridice.
Fine-Tuning Modelelor de Limbaj Mari Folosind QLoRA
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat inginerilor de învățare automată de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de IA și oamenilor de știință de date care doresc să învețe cum să utilizeze QLoRA pentru a ajusta eficient modele mari pentru sarcini și personalizări specifice.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLMs.
- Să implementeze QLoRA în fine-tuning-ul modelelor de limbaj mari pentru aplicații specifice domeniului.
- Să optimizeze performanța fine-tuning-ului pe resurse computaționale limitate folosind cuantizarea.
- Să implementeze și să evalueze modele ajustate în aplicații din lumea reală în mod eficient.
