Cursuri de pregatire Fine-Tuning cu Învățarea Reinforcement din Feedback Uman (RLHF)
Învățarea Reinforcement din Feedback Uman (RLHF) este o metodă inovatoare folosită pentru a ajusta modele precum ChatGPT și alte sisteme AI de top.
Această instruire condusă de instructor, live (online sau pe fața locului), este destinată inginerilor avanțați în învățarea mașinii și cercetătorilor în AI care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele AI mari pentru o performanță superioară, siguranță și aliniere.
La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:
- Înțelege fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea modernă a AI.
- Implementa modeluri de recompensă bazate pe feedback uman pentru a guida procesele de învățare reinforcement.
- Ajusta modele lingvistice mari folosind tehnicii RLHF pentru a alinia ieșirile cu preferințele oamenilor.
- Aplica cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI la nivel de producție.
Formatul Cursului
- Prezentare interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practici.
- Implementare hands-on într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.
Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Învățarea Reinforcement din Feedback Uman (RLHF)
- Ce este RLHF și de ce este important
- Comparație cu metodele de ajustare supervizate
- Aplicații ale RLHF în sisteme AI moderne
Modelarea Recompensă cu Feedback Uman
- Colecționarea și structurarea feedback-ului uman
- Construirea și antrenarea modelelor de recompensă
- Evaluarea eficacității modelului de recompensă
Antrenament cu Optimizarea Politicii Proximale (PPO)
- Panorama algoritmilor PPO pentru RLHF
- Implementarea PPO cu modele de recompensă
- Ajustarea iterativă și sigură a modelelor
Ajustare Practică a Modelelor Lingvistice
- Pregătirea seturilor de date pentru fluxurile de lucru RLHF
- Ajustarea hands-on a unui LLM mic folosind RLHF
- Provocările și strategiile de mitigare
Scalarea RLHF la Sisteme de Producție
- Considerente infrastructurale și de calcul
- Asigurarea calității și buclele de feedback continue
- Cele mai bune practici pentru implementare și menținere
Considerații Etice și Mitigarea Dezviosului
- Abordarea riscurilor etice în feedback-ul uman
- Strategii de detectare și corectare a dezviilor
- Asigurarea aliniării și ieșirilor sigure
Cazuri de Studiu și Exemple Reale
- Caz de studiu: Ajustarea ChatGPT cu RLHF
- Alte implementări de succes ale RLHF
- Lecții învățate și insight-uri din industrie
Sinteza și Următoarele Pași
Cerințe
- O înțelegere a fundamentelor învățării supervizate și reinforcement
- Experiență cu ajustarea modelelor și arhitecturile rețelelor neuronale
- Familiaritate cu programarea Python și cadrele de învățare adâncă (de exemplu, TensorFlow, PyTorch)
Audiență
- Ingineri în învățarea mașinii
- Cercetători AI
14 ore
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Fine-Tuning cu Învățarea Reinforcement din Feedback Uman (RLHF) - Rezervare
Cursuri de pregatire Fine-Tuning cu Învățarea Reinforcement din Feedback Uman (RLHF) - Solicitare
Fine-Tuning cu Învățarea Reinforcement din Feedback Uman (RLHF) - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Technici Avansate în Aprenderea prin Transfer
14 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul învățării automate de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de învățare prin transfer de ultimă generație și să le aplice la probleme complexe din lumea reală.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă conceptele și metodologiile avansate în învățarea prin transfer.
- Să implementeze tehnici de adaptare specifice domeniului pentru modelele pre-antrenate.
- Să aplice învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în continuă evoluție.
- Să stăpânească reglarea fină multitask pentru a îmbunătăți performanța modelului în cadrul sarcinilor.
Citește mai mult...
Implementarea modelelor fine-tune în producție
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze modele bine puse la punct în mod fiabil și eficient.
La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă provocările legate de implementarea în producție a modelelor bine reglate.
- Să containerizeze și să implementeze modele utilizând instrumente precum Docker și Kubernetes.
- Să implementeze monitorizarea și logarea pentru modelele implementate.
- Să optimizeze modelele pentru latență și scalabilitate în scenarii din lumea reală.
Citește mai mult...
Afinarea Specifică pentru Domeniu în Finanțe
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să dobândească abilități practice în personalizarea modelelor AI pentru sarcini financiare critice.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă elementele de bază ale ajustării fine pentru aplicații financiare.
- Să utilizeze modele pre-antrenate pentru sarcini specifice domeniului financiar.
- Să aplice tehnici pentru detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor și generarea de sfaturi financiare.
- Asigurarea conformității cu reglementările financiare, cum ar fi GDPR și SOX.
- Implementarea securității datelor și a practicilor etice de IA în aplicațiile financiare.
Citește mai mult...
Finetunarea Modelelor și Modelele de Limbaj Mari (LLM-uri)
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu până la avansat care doresc să personalizeze modelele pre-antrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă principiile ajustării fine și aplicațiile acesteia.
- Să pregătească seturi de date pentru ajustarea fină a modelelor pre-antrenate.
- Ajustarea fină a modelelor lingvistice mari (LLM) pentru sarcini NLP.
- Optimizarea performanței modelelor și abordarea provocărilor comune.
Citește mai mult...
Optimizare Eficientă cu Adaptație Rang Redus (LoRA)
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu și practicienilor AI care doresc să implementeze strategii de reglare fină pentru modele mari fără a avea nevoie de resurse de calcul extinse.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă principiile adaptării cu rang scăzut (LoRA).
- Să implementeze LoRA pentru ajustarea fină eficientă a modelelor mari.
- Să optimizeze ajustarea fină pentru mediile cu resurse limitate.
- Să evalueze și să implementeze modele LoRA ajustate pentru aplicații practice.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Models Multimodale
28 oreAceastă formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească ajustarea modelului multimodal pentru soluții AI inovatoare.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
- Să pregătească și să preproceseze eficient seturile de date multimodale.
- Să ajusteze modelele multimodale pentru sarcini specifice.
- Optimizarea modelelor pentru aplicații și performanțe din lumea reală.
Citește mai mult...
Fine-Tuning pentru Procesarea Limbajului Natural (NLP)
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să își îmbunătățească proiectele NLP prin ajustarea eficientă a modelelor de limbaj preinstruite.
La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă elementele de bază ale ajustării fine pentru sarcinile NLP.
- Ajustarea fină a modelelor pre-antrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații NLP specifice.
- Optimizarea hiperparametrilor pentru îmbunătățirea performanței modelului.
- Evaluați și implementați modele ajustate în scenarii din lumea reală.
Citește mai mult...
Fine-Tuning DeepSeek LLM pentru modele AI personalizate
21 oreAcest training în timp real, condus de un instruire (online sau la sediu) se adresează cercetătorilor avansați în domeniul inteligenței artificiale, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor care doresc să fine-tuneze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI personalizate adaptate industriei specifică, domeniului sau nevoilor business.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
- Prepara seturile de date și preprocesează datele pentru fine-tuning.
- Fine-tuneaza modelele DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniului.
- Optimiza și_deploya_modelul fine-tuned eficient.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 oreAcest instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este adresată inginerilor în învățare automată, dezvoltatorilor AI și cercetătorilor în analiza datelor la nivel intermediar până la avansat care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a îmbunătăți eficient modelele mari pentru sarcini specifice și personalizări.
La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:
- Înțelege teoria din spatele QLoRA și tehnicile de cuantificare pentru modelele lingvistice mari (LLMs).
- Implementa QLoRA în îmbunătățirea modelelor lingvistice mari pentru aplicații specifice domeniului.
- Optimiza performanța îmbunătățirii pe resurse computaționale limitate folosind cuantificare.
- Implementa și evaluea modelele îmbunătățite în aplicații din lumea reală eficient.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 oreAcest training direcționat de instructor (online sau pe loc) este destinat practicienilor ML și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar care doresc să ajusteze și să implementeze modele cu ponderi deschise, cum ar fi LLaMA, Mistral și Qwen, pentru aplicații specifice de afaceri sau interne.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă ecosistemul și diferențele dintre LLM-uri open-source.
- Să pregătească seturi de date și configurații pentru ajustare pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
- Să execute canale de ajustare folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
- Să evalueze, să salveze și să implementeze modele ajustate în medii sigure.
Citește mai mult...
Optimizarea Modelelor Mari pentru Tunare Fină Eficace Sub Punct de vedere Costuristic
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de optimizare a modelelor de mari dimensiuni pentru reglarea fină rentabilă în scenarii reale.
La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă provocările ajustării fine a modelelor mari.
- Să aplice tehnici de formare distribuite pentru modele mari.
- Să valorifice cuantificarea și restrângerea modelului pentru eficiență.
- Să optimizeze utilizarea hardware-ului pentru sarcinile de reglare fină.
- Implementarea eficientă a modelelor ajustate fin în mediile de producție.
Citește mai mult...
Inginerie de Prompt și Fine-Tuning cu Scopuri Reduse
14 oreAceastă instruire live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să valorifice puterea ingineriei prompte și a învățării cu puține fotografii pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă principiile ingineriei prompterului și ale învățării few-shot.
- Să conceapă promptere eficiente pentru diverse sarcini NLP.
- Să valorifice tehnicile few-shot pentru a adapta LLM-urile cu date minime.
- Să optimizeze performanța LLM pentru aplicații practice.
Citește mai mult...
Technici Parametrice Eficiente Fine-Tuning (PEFT) pentru modele LLM
14 oreAcest training guițit de un instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează specialistilor intermediari în domeniul datelor și inginerilor AI care dorește să îmbunătățească modelele lingvistice mari mai eficient și mai la buget folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele abordărilor de îmbunătățire a parametrilor eficient.
- Să implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
- Să compare performanța și trade-off-urile costurilor ale metodelor PEFT față de îmbunătățirea completă.
- Să deployeze și să scală modelele lingvistice îmbunătățite cu cerințe reduse de calcul și stocare.
Citește mai mult...
Introducere în Transfer Learning
14 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul învățării automate de nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare prin transfer pentru a îmbunătăți eficiența și performanța în proiectele de inteligență artificială.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă conceptele de bază și beneficiile învățării prin transfer.
- Să exploreze modele pre-antrenate populare și aplicațiile acestora.
- Să efectueze reglarea fină a modelelor pre-antrenate pentru sarcini personalizate.
- Să aplice învățarea prin transfer pentru a rezolva probleme din lumea reală în NLP și computer vision.
Citește mai mult...
Răspunsarea provocărilor la ajustarea fină
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își perfecționeze abilitățile de diagnosticare și rezolvare a problemelor de reglaj fin pentru modelele de învățare automată.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să diagnosticheze probleme precum supraadaptarea, subadaptarea și dezechilibrul datelor.
- Să implementeze strategii pentru a îmbunătăți convergența modelului.
- Să optimizeze conductele de reglaj fin pentru o performanță mai bună.
- Depanarea proceselor de formare utilizând instrumente și tehnici practice.
Citește mai mult...
