Cursuri de pregatire Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Reinforcement Learning din Feedback uman (RLHF) este o metodă de vanguard utilizată pentru refinarea modelelor precum ChatGPT și alte sisteme AI de top.
Acest training dirijat de instrucțoare (online sau pe locație) se adresează inginerilor avansați de învățare automată și cercetătorilor AI care doresc să aplicheze RLHF pentru a refină modelele mari AI pentru o performanță superioră, siguranță și aliniere.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea modernă AI.
- Să implementeze modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a guida procesele de învățare prin recompense.
- Să refină modelele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia iesirile cu preferințele umane.
- Să aplicheze cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI de producție.
Formatul Cursului
- Lecții interactive și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare manuală într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Reinforcement Learning de la Feedback Umân (RLHF)
- Ce este RLHF și de ce este important
- Comparare cu metodele de finetuning supraveghere
- Aplicațiile RLHF în sistemele moderne AI
Modelarea Reward cu Feedback Umân
- Colecționarea și structurarea feedbackului uman
- Construirea și antrenamentul modelelor de reward
- Evaluarea eficacității modelelor de reward
Antrenament cu Optimizare a Politicii Proximale (PPO)
- Pregătire generală a algoritmilor PPO pentru RLHF
- Implementarea PPO cu modele de reward
- Finetuning iterativ și sigur al modelelor
Aplicații Practice ale Modelelor Limbajei
- Pregătirea seturilor de date pentru fluxurile de lucru RLHF
- Antrenament manual finutunat al unui LLM mic folosind RLHF
- Sfide și strategii de mitigare
Scalarea RLHF la Sistemele de Producție
- Considerații infrastructurale și de calcul
- Așigurarea calității și bucle continue de feedback
- Best practices pentru implementare și menținere
Considerațiile Etice și Mitigația Biasei
- Abordarea riscurilor etice în feedback-ul uman
- Strategii de detecție și corectare a biasei
- Așigurarea alinierii și ale iesirilor sigure
Cazuri Studiu și Exemple din Lumea Reală
- Caz de studiu: Finetuning ChatGPT cu RLHF
- Alte implementări reușite ale RLHF
- Lezioni învățate și perspecțiuni industriale
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- O înțelegere a fundamentelor învățării supravegheat și a învățării prin recompense
- Experiență cu ajustarea modelului și arhitecturile de rețele neuronale
- Familiaritate cu Python programare și cadre pentru învățarea profundă (de exemplu, TensorFlow, PyTorch)
Publicul vizat
- Ingineri Machine Learning
- Cercetători AI
14 ore
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Booking
Cursuri de pregatire Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Enquiry
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în România (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...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (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...
Deep Reinforcement Learning with Python
21 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să învețe elementele fundamentale ale Deep Reinforcement Learning pe măsură ce parcurg crearea unui agent de învățare profundă.
La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțelegeți conceptele cheie din spatele Deep Reinforcement Learning și fiți capabili să le deosebiți de Machine Learning.
- Aplicați algoritmi avansați Reinforcement Learning pentru a rezolva probleme din lumea reală.
- Construiți un agent de învățare profundă. .
Citește mai mult...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în România (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...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (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...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (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 Multimodal Models
28 oreAceastă formare live, cu instructor, în România (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 for Natural Language Processing (NLP)
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (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 for Custom AI Models
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor AI de nivel avansat, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor care doresc să perfecționeze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate la industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.
Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
- Să pregătească seturile de date și să preproceseze datele pentru reglarea fină.
- Ajustarea DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniului.
- Optimizarea și implementarea eficientă a modelelor ajustate.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 oreAcest training în direct de către un instruire în România (online sau presencial) este destinat inginerilor la nivel intermediar și avansat de învățare automată, dezvoltatorilor AI și științificilor ai datelor care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a personaliza eficient modele mari pentru anumite sarcini și customizări.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și tehnicile de cuantificare pentru modelele LLM-uri (Large Language Models).
- Să implementeze QLoRA în personalizarea modelelor mari de limbaj pentru aplicații specifice unor domenii.
- Să optimizeze performanța personalizării pe resurse computaționale limitate folosind cuantificare.
- Să deployeze și să evalueze modelele personalizate în aplicații din lumea reală eficient.
Citește mai mult...
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Large Language Models (LLMs), cât și în Reinforcement Learning (RL).
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă componentele și funcționalitatea modelelor de transformare.
- Să optimizeze și să ajusteze cu precizie LLM-urile pentru sarcini și aplicații specifice.
- Să înțeleagă principiile și metodologiile de bază ale învățării prin întărire.
- Să învețe cum tehnicile de învățare prin întărire pot îmbunătăți performanța LLM-urilor.
Citește mai mult...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (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...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 oreAceastă instruire live cu instructor în România (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...
Introduction to Transfer Learning
14 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în România (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...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (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...
