Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Képzés
Reinforcement Learning az emberi visszajelzés (RLHF) egy előrehaladott módszer, amelyet ChatGPT és más élvonalbeli AI-rendszerek finomhangolására használnak.
Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen tartandó) képzés az előrehaladott szintű gépi tanulmányok mérnökeinek és AI-kutatóknak szól, akik az RLHF-t szeretnék alkalmazni nagy AI-modellek finomhangolására, hogy azok jobb teljesítményt, biztonságot és egyeztetést nyújtsanak.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Az RLHF elméleti alapjait megérteni és megértetni, hogy miért lényeges modern AI-fejlesztésben.
- Emberi visszajelzésen alapuló jutalmazási modelleket valósítani, hogy irányítsák a erősítéstanulási folyamatokat.
- RLHF-technikákat használva finomhangolják a nagy nyelvmodelleket, hogy azok kiadása emberi preferenciákkal egyezzen.
- Legjobb gyakorlatokat alkalmaznak az RLHF-folyamatok skálázására termékminőségű AI-rendszerekhez.
A képzés formája
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- Sok gyakorlati feladat és gyakorlás.
- Élő-laboratóriumi környezetben történő gyakorlat.
A képzés testreszabási lehetőségek
- Testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezze.
Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az Reinforcement Learning-ba emberi visszajelzés alapján (RLHF)
- Mi az RLHF és miért számít
- Összehasonlítás felügyelt finomhangolási módszerekkel
- RLHF alkalmazásai a modern AI rendszereiben
Jutalommodellezés emberi visszajelzéssel
- Emberi visszajelzés gyűjtése és struktúrázása
- Jutalommodellek építése és kiképzése
- A jutalommodellek hatékonyságának értékelése
Kiképzés Proximal Policy Optimization (PPO) segítségével
- A PPO algoritmusok áttekintése RLHF-re
- PPO implementálása jutalommodellekkel
- A modellek iteratív és biztonságos finomhangolása
A nyelvmodellek gyakorlati Fine-Tuning
- Amennyiben datasetek előkészítése RLHF munkafolyamatokhoz
- Kis LLM finomhangolása gyakorlati módon RLHF használatával
- A kihívások és csökkentési stratégiák
RLHF skálázása termelési rendszerekbe
- Infrastruktúra és számítási feltételek
- Minőségbiztosítás és folyamatos visszajelzéshurok
- A telepítés és karbantartás legjobb gyakorlatai
Etikai szempontok és elnyomás csökkentése
- Etikai kockázatok kezelése emberi visszajelzésben
- Elnyomásfelismerési és korrekciós stratégiák
- A harmóniák biztosítása és biztonságos kimenetek
Eseményvizsgálatok és valós világbeli példák
- Eseményvizsgálat: ChatGPT finomhangolása RLHF segítségével
- Sikeres RLHF telepítések más módokon
- A megtanult leckék és ipari bekezdések
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- A felügyelt és erősítéses tanulás alapjai megértése
- Tapasztalat modellek finomhangolásában és neurális hálózati architektúrákban
- Python programozással és mélytanulási keretekkel (például TensorFlow, PyTorch) való ismeret
A közönség
- Machine Learning mérnökök
- Műszaki intelligencia kutatók
14 Órák
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Képzés - Booking
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Képzés - Enquiry
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási szakembereket céloz meg, akik szeretnék elsajátítani a legmodernebb transzfertanulási technikákat, és alkalmazni kívánják azokat a valós világ összetett problémáira.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A transzfertanulás fejlett fogalmainak és módszereinek megértése.
- Alkalmazzon tartomány-specifikus adaptációs technikákat előre betanított modellekhez.
- Alkalmazza a folyamatos tanulást a fejlődő feladatok és adatkészletek kezeléséhez.
- Sajátítsa el a többfeladatos finomhangolást, hogy javítsa a modell teljesítményét a feladatok között.
Olvass tovább...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megbízhatóan és hatékonyan bevezetni a finomhangolt modelleket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a finomhangolt modellek gyártásba történő bevezetésének kihívásait.
- Tárolja és telepítse a modelleket olyan eszközökkel, mint a Docker és Kubernetes.
- A telepített modellek megfigyelésének és naplózásának megvalósítása.
- Optimalizálja a modelleket a késleltetés és a méretezhetőség érdekében a valós forgatókönyvekben.
Olvass tovább...
Deep Reinforcement Learning with Python
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni a Deep Reinforcement Learning alapjait a Deep Learning Agent létrehozása során.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Deep Reinforcement Learning mögött meghúzódó kulcsfontosságú fogalmakat, és tudja megkülönböztetni a gépi tanulástól.
- Speciális Reinforcement Learning algoritmusok alkalmazása valós problémák megoldására.
- Hozzon létre egy mély tanulási ügynököt.
Olvass tovább...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni az AI-modellek testreszabásában a kritikus pénzügyi feladatokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a pénzügyi alkalmazások finomhangolásának alapjait.
- Használjon előre kiképzett modelleket a pénzügyi területen specifikus feladatokhoz.
- Alkalmazzon technikákat a csalások felderítésére, kockázatértékelésére és pénzügyi tanácsadásra.
- Biztosítsa a pénzügyi előírásoknak való megfelelést, például GDPR és SOX.
- Alkalmazzon adatbiztonsági és etikus mesterséges intelligencia gyakorlatokat a pénzügyi alkalmazásokban.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereket céloz meg, akik előre képzett modelleket szeretnének testreszabni bizonyos feladatokhoz és adatkészletekhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje a finomhangolás alapelveit és alkalmazásait.
- Készítsen adatkészleteket az előre betanított modellek finomhangolásához.
- Nagy nyelvi modellek (LLM) finomhangolása az NLP-feladatokhoz.
- Optimalizálja a modell teljesítményét és kezelje a gyakori kihívásokat.
Olvass tovább...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és AI-gyakorlóknak szól, akik nagy modellek finomhangolási stratégiáit kívánják megvalósítani anélkül, hogy kiterjedt számítási erőforrásokra lenne szükségük.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Low-Rank Adaptation (LoRA) alapelveit.
- Valósítsa meg a LoRA-t a nagy modellek hatékony finomhangolásához.
- Optimalizálja a finomhangolást az erőforrás-korlátos környezetekhez.
- Értékelje és telepítse a LoRA-hangolt modelleket a gyakorlati alkalmazásokhoz.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a multimodális modellek finomhangolását innovatív AI-megoldásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az olyan multimodális modellek felépítését, mint a CLIP és a Flamingo.
- A multimodális adatkészletek hatékony előkészítése és előfeldolgozása.
- A multimodális modellek finomhangolása meghatározott feladatokhoz.
- Optimalizálja a modelleket a valós alkalmazásokhoz és a teljesítményhez.
Olvass tovább...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik az előre betanított nyelvi modellek hatékony finomhangolásával szeretnék továbbfejleszteni NLP-projekteiket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az NLP-feladatok finomhangolásának alapjait.
- Finomhangolja az előre betanított modelleket, például a GPT-t, a BERT-t és a T5-öt bizonyos NLP-alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény érdekében.
- Értékelje és telepítse a finomhangolt modelleket valós forgatókönyvek szerint.
Olvass tovább...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterségesintelligencia-kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének finomhangolni DeepSeek LLM-modelleket speciális mesterséges intelligencia-alkalmazások létrehozása érdekében. iparágak, tartományok vagy üzleti igények.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve az DeepSeek-R1-et és DeepSeek-V3-at.
- Készítsen adatkészleteket és dolgozzon fel adatokat a finomhangoláshoz.
- Az DeepSeek LLM finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja és hatékonyan telepítse a finomhangolt modelleket.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 ÓrákEz az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az átlagos szintűtől a haladó szintűig terjedő machine learning mérnököknek, AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik megtanulni szeretnének, hogyan használják a QLoRA-t nagy modellek hatékony finomhangolására specifikus feladatokhoz és testreszabásokhoz.
E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a QLoRA és a kvantizálási technikák elméletét LLMs-re.
- Implementálni a QLoRA-t nagy nyelvmodellek finomhangolására doméntartományi alkalmazásokhoz.
- Optimálni a finomhangolás teljesítményét korlátozott számítógépes erőforrásokon kvantizálással.
- Hatékonyan telepíteni és értékelni finomhangolt modelleket valós világbeli alkalmazásokban.
Olvass tovább...
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak szól, akik átfogó ismeretekre és gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni mind a Large Language Models (LLMs)-ban, mind az Reinforcement Learning-ben (RL).
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a transzformátormodellek összetevőit és funkcióit.
- Optimalizálja és finomhangolja az LLM-eket meghatározott feladatokhoz és alkalmazásokhoz.
- Ismerje meg a megerősítő tanulás alapelveit és módszertanát.
- Ismerje meg, hogy a megerősítő tanulási technikák hogyan javíthatják az LLM-ek teljesítményét.
Olvass tovább...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a nagy modellek optimalizálásának technikáit a valós helyzetekben történő költséghatékony finomhangolás érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a nagy modellek finomhangolásával járó kihívásokat.
- Alkalmazzon elosztott képzési technikákat a nagy modelleken.
- Használja ki a modell kvantálását és metszését a hatékonyság érdekében.
- A hardverhasználat optimalizálása a finomhangolási feladatokhoz.
- A finomhangolt modelleket hatékonyan telepítse éles környezetben.
Olvass tovább...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni az azonnali tervezés és a rövid távú tanulás erejét, hogy optimalizálják az LLM teljesítményét a valós alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az azonnali tervezés és a néhány lépésben történő tanulás alapelveit.
- Hatékony promptok tervezése különféle NLP-feladatokhoz.
- Használja ki a néhány lépéses technikákat az LLM-ek minimális adatmennyiséggel történő adaptálásához.
- Optimalizálja az LLM teljesítményét a gyakorlati alkalmazásokhoz.
Olvass tovább...
Introduction to Transfer Learning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű gépi tanulási szakemberek számára készült, akik szeretnék megérteni és alkalmazni az átviteli tanulási technikákat az AI-projektek hatékonyságának és teljesítményének javítása érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a transzfertanulás alapvető fogalmait és előnyeit.
- Fedezze fel a népszerű előre betanított modelleket és alkalmazásaikat.
- Végezze el az előre betanított modellek finomhangolását egyedi feladatokhoz.
- Alkalmazza az átviteli tanulást az NLP és a számítógépes látás valós problémáinak megoldására.
Olvass tovább...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék finomítani készségeiket a gépi tanulási modellekkel kapcsolatos finomhangolási kihívások diagnosztizálásában és megoldásában.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Diagnosztizálja az olyan problémákat, mint a túlillesztés, az alulillesztés és az adatkiegyensúlyozatlanság.
- A modellkonvergenciát javító stratégiák végrehajtása.
- Optimalizálja a finomhangoló csővezetékeket a jobb teljesítmény érdekében.
- A képzési folyamatok hibakeresése gyakorlati eszközök és technikák segítségével.
Olvass tovább...
