Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Počítačový Kurz
Reinforcement Learning z lidského zpětného vazby (RLHF) je inovativní metoda používaná pro dočíslování modelů jako ChatGPT a dalších prémiových AI systémů.
Tato instruktor-vedená, živá školení (online nebo na místě) je určena pokročilým inženýrům v oblasti strojového učení a AI výzkumníkům, kteří chtějí aplikovat RLHF pro dočíslování velkých AI modelů s lepší výkonem, bezpečností a shodou.
Konec školení budou účastníci schopni:
- Pochopit teoretické základy RLHF a proč je důležité ve moderním vývoji AI.
- Implementovat odměnové modely na základě lidského zpětného vazby, které řídí procesy reforčního učení.
- Dochislovat velké jazykové modely pomocí technik RLHF pro shodu výstupů s lidmi předpisy.
- Aplikovat nejlepší postupy pro škálování pracovních toků RLHF pro produkční AI systémy.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Ruční implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro požadavek na individualizované školení tohoto kurzu, kontaktujte nás pro uspořádání.
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.
Návrh Školení
Vstup do Reinforcement Learning z lidské zpětné vazby (RLHF)
- Co je RLHF a proč to má význam
- Srovnání s metodami nadřízeného posouzení
- Aplikace RLHF ve moderních AI systémech
Vytváření odměn na základě lidské zpětné vazby
- Sbírání a strukturování lidské zpětné vazby
- Vytváření a trénování modelů odměn
- Hodnocení účinnosti modelu odměny
Trénink s Proximal Policy Optimization (PPO)
- Přehled algoritmů PPO pro RLHF
- Implementace PPO se zahrnutími modely odměn
- Iterativní a bezpečné posouzení modelů
Praktické Fine-Tuning jazykových modelů
- Příprava datových sad pro pracovní postupy RLHF
- Ruční posouzení malého LLM pomocí RLHF
- Výzvy a strategie jejich zmírnění
Škálování RLHF do výrobních systémů
- Zvažování infrastruktury a výpočetních prostředků
- Kontrola kvality a kontinuální zpětné vazby
- Nejlepší praktiky pro nasazení a udržování
Ethické aspekty a zmírnění biasů
- Zpracování etických rizik v lidské zpětné vazbě
- Strategie detekce a korekce biasů
- Zajištění shody a bezpečných výstupů
Případová studia a skutečné příklady
- Případová studie: Posouzení ChatGPT s RLHF
- Ostatní úspěšná nasazení RLHF
- Naučené lekce a odvody z průmyslu
Souhrn a další kroky
Požadavky
- Poznání základů nadzorovaného a reforčního učení
- Zkušenosti s posouzením modelu a architekturami neuronových sítí
- Znalost Python programovacího jazyka a hlubokých učení frameworků (např. TensorFlow, PyTorch)
Cílová skupina
- Machine Learning inženýři
- Výzkumníci v oblasti umělé inteligence
14 hodiny
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Počítačový Kurz - Booking
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Počítačový Kurz - Enquiry
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky na strojové učení, kteří si přejí osvojit si nejmodernější techniky učení s přenosem a aplikovat je na složité problémy reálného světa.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte pokročilé koncepty a metodiky v transferovém učení.
- Implementujte doménově specifické adaptační techniky pro předem trénované modely.
- Aplikujte neustálé učení ke správě vyvíjejících se úloh a datových sad.
- Ovládněte jemné ladění více úkolů pro zvýšení výkonu modelu napříč úkoly.
Read more...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí spolehlivě a efektivně nasazovat vyladěné modely.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte výzvy nasazení vyladěných modelů do výroby.
- Kontejnerujte a nasazujte modely pomocí nástrojů jako Docker a Kubernetes.
- Implementujte monitorování a protokolování pro nasazené modely.
- Optimalizujte modely pro latenci a škálovatelnost ve scénářích reálného světa.
Read more...
Deep Reinforcement Learning with Python
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří se chtějí naučit základy Deep Reinforcement Learning při vytváření agenta Deep Learning Agent.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět klíčovým konceptům za Deep Reinforcement Learning a umět je odlišit od strojového učení.
- Aplikujte pokročilé Reinforcement Learning algoritmy k řešení skutečných problémů.
- Vybudujte si agenta pro hluboké učení.
Read more...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí získat praktické dovednosti v přizpůsobování modelů umělé inteligence pro kritické finanční úkoly.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy jemného ladění finančních aplikací.
- Využijte předem připravené modely pro úkoly ve financích specifické pro určitou doménu.
- Aplikujte techniky pro odhalování podvodů, hodnocení rizik a generování finančního poradenství.
- Zajistěte soulad s finančními předpisy, jako je GDPR a SOX.
- Implementujte zabezpečení dat a etické postupy AI ve finančních aplikacích.
Read more...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé profesionály, kteří chtějí přizpůsobit předem vyškolené modely pro konkrétní úkoly a datové sady.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit principy jemného ladění a jeho aplikace.
- Připravte datové sady pro jemné doladění předem trénovaných modelů.
- Vylaďte velké jazykové modely (LLM) pro úlohy NLP.
- Optimalizujte výkon modelu a řešte běžné problémy.
Read more...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí implementovat strategie jemného ladění pro velké modely bez potřeby rozsáhlých výpočetních zdrojů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy adaptace na nízké hodnocení (LoRA).
- Implementujte LoRA pro efektivní jemné doladění velkých modelů.
- Optimalizujte jemné ladění pro prostředí s omezenými zdroji.
- Vyhodnoťte a nasaďte modely vyladěné LoRA pro praktické aplikace.
Read more...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí zvládnout dolaďování multimodálního modelu pro inovativní řešení AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte architekturu multimodálních modelů jako CLIP a Flamingo.
- Efektivně připravujte a předzpracujte multimodální datové sady.
- Vylaďte multimodální modely pro konkrétní úlohy.
- Optimalizujte modely pro aplikace a výkon v reálném světě.
Read more...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí zlepšit své NLP projekty prostřednictvím efektivního dolaďování předem vyškolených jazykových modelů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy jemného ladění úkolů NLP.
- Vylaďte předem připravené modely jako GPT, BERT a T5 pro konkrétní aplikace NLP.
- Optimalizujte hyperparametry pro lepší výkon modelu.
- Vyhodnoťte a nasaďte vyladěné modely ve scénářích reálného světa.
Read more...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé výzkumníky umělé inteligence, inženýry strojového učení a vývojáře, kteří chtějí vyladit DeepSeek modely LLM tak, aby vytvořily specializované aplikace umělé inteligence přizpůsobené konkrétním odvětví, domény nebo obchodní potřeby.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte architekturu a možnosti modelů DeepSeek, včetně DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
- Připravte datové sady a předzpracujte data pro jemné doladění.
- Dolaďte DeepSeek LLM pro aplikace specifické pro doménu.
- Optimalizujte a nasazujte efektivně vyladěné modely.
Read more...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 hodinyTento instruktorův vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé inženýry strojového učení, vývojáře AI a analytiky dat, kteří chtějí zjistit, jak použít QLoRA pro efektivní přizpůsobení velkých modelů konkrétním úkolům a vlastním požadavkům.
Konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teorii za QLoRA a kvantizační techniky pro LLMs.
- Implementovat QLoRA při přizpůsobení velkých jazykových modelů pro oblast-specifické aplikace.
- Optymalizovat výkon přizpůsobení na omezených výpočetních zdrojích pomocí kvantizačních metod.
- Efektivně nasadit a vyhodnotit přizpůsobené modely ve skutečném světě.
Read more...
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce, kteří chtějí získat komplexní porozumění a praktické dovednosti v Large Language Models (LLMs) i Reinforcement Learning (RL).
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit komponenty a funkce modelů transformátorů.
- Optimalizujte a vylaďte LLM pro konkrétní úlohy a aplikace.
- Pochopte základní principy a metodiky posilovacího učení.
- Zjistěte, jak mohou techniky učení posilování zlepšit výkon LLM.
Read more...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládat techniky pro optimalizaci velkých modelů pro nákladově efektivní dolaďování v reálných scénářích.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte výzvy jemného ladění velkých modelů.
- Aplikujte distribuované tréninkové techniky na velké modely.
- Využijte kvantizaci a prořezávání modelu pro efektivitu.
- Optimalizujte využití hardwaru pro úkoly jemného ladění.
- Efektivně nasazujte vyladěné modely v produkčním prostředí.
Read more...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí využít sílu rychlého inženýrství a několikanásobného učení k optimalizaci výkonu LLM pro aplikace v reálném světě.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy rychlého inženýrství a několikanásobného učení.
- Navrhněte efektivní výzvy pro různé úkoly NLP.
- Využijte techniky několika snímků k přizpůsobení LLM s minimem dat.
- Optimalizujte výkon LLM pro praktické aplikace.
Read more...
Introduction to Transfer Learning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé profesionály v oblasti strojového učení, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky přenosu učení ke zlepšení efektivity a výkonu v projektech AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základní koncepty a výhody transferového učení.
- Prozkoumejte oblíbené předem vyškolené modely a jejich aplikace.
- Proveďte jemné doladění předtrénovaných modelů pro vlastní úkoly.
- Aplikujte přenosové učení k řešení reálných problémů v NLP a počítačovém vidění.
Read more...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří si přejí zdokonalit své dovednosti v diagnostice a řešení problémů s dolaďováním modelů strojového učení.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Diagnostikujte problémy, jako je nadměrné vybavení, nedostatečné vybavení a nevyváženost dat.
- Implementujte strategie pro zlepšení konvergence modelů.
- Optimalizujte jemné doladění potrubí pro lepší výkon.
- Ladit tréninkové procesy pomocí praktických nástrojů a technik.
Read more...
