Fine-Tuning med Reinforcement Learning fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) Treningskurs
Reinforcement Learning fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) er en banebrytende metode som brukes for å finjustere modeller som ChatGPT og andre toppnivå AI-systemer.
Denne instruktørledede liveopplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte maskinlæringsingeniører og AI-forskere som ønsker å bruke RLHF for å finjustere store AI-modeller for overlegen ytelse, sikkerhet og samstemthet.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de teoretiske grunnlagene for RLHF og hvorfor det er essensielt i moderne AI-utvikling.
- Implementere belønningsmodeller basert på menneskelig tilbakemelding for å veilede forsterkende læringsprosesser.
- Finjustere store språkmodeller ved hjelp av RLHF-teknikker for å gjøre utdataene i tråd med menneskelige preferanser.
- Bruke best practices for å skale RLHF-workflows for produksjonskvalitet AI-systemer.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og praktiske øvelser.
- Håndfast implementering i et live-lab-miljø.
Muligheter for tilpasning av kurset
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til Reinforcement Learning fra menneskelig tilbakemelding (RLHF)
- Hva er RLHF og hvorfor det er viktig
- Sammenligning med metoder for overvåket finjustering
- RLHF-applikasjoner i moderne AI-systemer
Belønningsmodellering med menneskelig tilbakemelding
- Innsamling og strukturering av menneskelig tilbakemelding
- Bygging og trening av belønningsmodeller
- Vurdering av belønningsmodellens effektivitet
Trening med Proximal Policy Optimization (PPO)
- Oversikt over PPO-algoritmer for RLHF
- Implementering av PPO med belønningsmodeller
- Iterativ og sikker finjustering av modeller
Praktisk anvendelse av språkmodeller
- Forberedelse av datamengder for RLHF-arbeidsflyter
- Håndverkende finjustering av en liten LLM ved hjelp av RLHF
- Utfordringer og strategier for å dempe disse
Skalering av RLHF til produksjonssystemer
- Infrastruktur- og beregningshensyn
- Kvalitetssikring og kontinuerlige tilbakemeldingsløkker
- Beste praksiser for innføring og vedlikehold
Etiske overveielser og redusering av bias
- Å håndtere etiske risikoer i menneskelig tilbakemelding
- Strategier for oppdagelse og korrigering av bias
- Å sikre samsvar og sikre utganger
Tilkoblingsstudier og virkelige eksempler
- Tilkoblingsstudie: Finjustering av ChatGPT med RLHF
- Andre vellykkede RLHF-implementeringer
- Lærdommer og innsikt fra industrien
Oppsummering og neste steg
Krav
- En forståelse av grunnleggende prinsipper for overvåket og forsterkende læring
- Erfaring med modellfinjustering og neuralnettarkitekturer
- Kjennskap til Python-programmering og dypelæringsrammeverk (f.eks., TensorFlow, PyTorch)
Målgruppe
- Maskinlæringsingeniører
- AI-forskere
Åpne kurs krever 5+ deltakere.
Fine-Tuning med Reinforcement Learning fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) Treningskurs - Bestilling
Fine-Tuning med Reinforcement Learning fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) Treningskurs - Forespørsel
Fine-Tuning med Reinforcement Learning fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) - Konsulentforespørsel
Kommende kurs
Relaterte kurs
Avansert finjustering og prompt-håndtering i Vertex AI
14 TimerAvanserte Teknikker i Transfer Learning
14 TimerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsprofesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre banebrytende overføringslæringsteknikker og bruke dem på komplekse problemer i den virkelige verden.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå avanserte konsepter og metoder innen overføringslæring.
- Implementere domenespesifikke tilpasningsteknikker for forhåndstrente modeller.
- Bruk kontinuerlig læring for å administrere utviklende oppgaver og datasett.
- Mestre finjustering av flere oppgaver for å forbedre modellytelsen på tvers av oppgaver.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 TimerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-vedlikeholdsteknikere og MLOps-profesjonelle som ønsker å implementere robuste kontinuerlige læringsrørledninger og effektive oppdateringsstrategier for utplasserte, finjusterte modeller.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:
- Designe og implementere kontinuerlige læringsarbeidsflyter for utplasserte modeller.
- Forhindre katastrofal glemsel gjennom riktig opplæring og minnehåndtering.
- Automatisere overvåking og oppdateringstriggere basert på modell-drift eller datendringer.
- Integere modelloppdateringsstrategier i eksisterende CI/CD- og MLOps-rørledninger.
Deploying of Fine-Tuned Models in Production
21 TimerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å distribuere finjusterte modeller pålitelig og effektivt.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå utfordringene med å distribuere finjusterte modeller i produksjon.
- Containeriser og distribuer modeller ved hjelp av verktøy som Docker og Kubernetes.
- Implementer overvåking og logging for utplasserte modeller.
- Optimaliser modeller for ventetid og skalerbarhet i virkelige scenarier.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 TimerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å få praktiske ferdigheter i å tilpasse AI-modeller for kritiske økonomiske oppgaver.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om finjustering for finansapplikasjoner.
- Utnytt forhåndstrente modeller for domenespesifikke oppgaver innen finans.
- Bruk teknikker for svindeloppdagelse, risikovurdering og generering av finansiell rådgivning.
- Sikre overholdelse av økonomiske forskrifter som GDPR og SOX.
- Implementere datasikkerhet og etisk AI-praksis i finansielle applikasjoner.
Finjustering av modeller og store språkmodeller (LLM)
14 TimerDette er et instruktørledet, levende kurs i Norge (online eller på stedet) rettet mot mellom- til avanserte profesjonelle som ønsker å tilpasse ferdig trenede modeller for spesifikke oppgaver og datasett.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene bak finjustering og dets anvendelser.
- Forberede datasett for finjustering av ferdig trenede modeller.
- Finjustere store språkmodeller (LLM) for NLP-oppgaver.
- Optimere modellytelse og adressere vanlige utfordringer.
Effektiv finjustering med lavrangstilpasning (LoRA)
14 TimerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og AI-utøvere som ønsker å implementere finjusteringsstrategier for store modeller uten behov for omfattende beregningsressurser.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementer LoRA for effektiv finjustering av store modeller.
- Optimaliser finjustering for miljøer med begrensede ressurser.
- Evaluer og distribuer LoRA-tunede modeller for praktiske bruksområder.
Finjustering av multimodale modeller
28 TimerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre multimodal modellfinjustering for innovative AI-løsninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen til multimodale modeller som CLIP og Flamingo.
- Forbered og forhåndsbehandle multimodale datasett effektivt.
- Finjuster multimodale modeller for spesifikke oppgaver.
- Optimaliser modeller for virkelige applikasjoner og ytelse.
Finetuning for Natural Language Processing (NLP)
21 TimerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forbedre NLP-prosjektene sine gjennom effektiv finjustering av ferdigtrente språkmodeller.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om finjustering for NLP-oppgaver.
- Finjuster forhåndstrente modeller som GPT, BERT og T5 for spesifikke NLP-applikasjoner.
- Optimaliser hyperparametre for forbedret modellytelse.
- Evaluer og distribuer finjusterte modeller i virkelige scenarier.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection
14 TimerDette undervisningsledede, live-kurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avansert nivå datakvnere og AI-injører i finanssektoren som ønsker å finjustere modeller for anvendelser som kreditvurdering, svindeldeteksjon og risikomodellering ved bruk av domenspesifikk finansiell data.
Ved slutten av dette kurs, vil deltakerne kunne:
- Finjustere AI-modeller på finansielle datasett for bedre svindeldeteksjon og risikovurdering.
- Bruke teknikker som transfer learning, LoRA, og regulering for å øke modellens effektivitet.
- Integrasjon av finansielle overholdelsesaspekter i AI-modelleringsarbeidsflyt.
- Databere kalkulerte modeller for produksjonsbruk i finansplattformer.
Finjustering av AI for helsevesen: Medisinsk diagnostikk og prediktiv analyse
14 TimerDette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellem- og avansertnivå medisinske AI-utviklere og datavitenskapsfolk som ønsker å finjustere modeller for klinisk diagnostikk, sykdomsprediksjon og pasientutfallsvurdering ved bruk av strukturerte og ustrukturerte medisinsk data.
Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:
- Finjustere AI-modeller på helsevesendatasett inkludert EMRs, bilder og tidsrekke-data.
- Bruke transfer learning, domeneadaptasjon og modellkomprimering i medisinske kontekster.
- Behandle privatlivsvern, forvrinskelse og reguleringsmessig overholdelse i modellutvikling.
- Dyrke og overvåke finjusterte modeller i sanntidshelsevesenmiljøer.
Finetuning av DeepSeek LLM for Egendefinerte AI-modeller
21 TimerDenne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-forskere, maskinlæringingeniører og utviklere som ønsker å finjustere DeepSeek LLM-modeller for å opprette spesialiserte AI-applikasjoner tilpasset bestemte industrier, domener eller forretningsbehov.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakere kunne:
- Forstå arkitekturen og mulighetene til DeepSeek-modellene, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
- Forberede datasett og forhåndsbehandle data for finjustering.
- Finjustere DeepSeek LLM for domene-spesifikke applikasjoner.
- Optimalisere og deploye finjusterte modeller effektivt.
Finjustering av Forsvars-AI for Autonome Systemer og Overvåking
14 TimerDenne veiledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte forsvarssystemer AI-ingeniører og militære teknologiutviklere som ønsker å finjustere dype læringsmodeller for bruk i autonome kjøretøy, droner og overvåkningssystemer mens de møter strenge sikkerhets- og pålitelighetsstandarder.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Finjustere bildebehandlings- og sensorfusjonsmodeller for overvåknings- og måloppdrag.
- Tilpasse autonome AI-systemer til endrede miljøer og oppdragsprofiler.
- Implementere robuste validering og sikkerhetsmekanismer i modellrørledninger.
- Sikre at de er i samsvar med forsvarsspesifikke samsvars-, sikkerhets- og pålitelighetsstandarder.
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 TimerDenne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-legalteknologiingeniører og AI-utviklere som ønsker å tilpasse språkmodeller for oppgaver som kontraktanalyse, klausulekstraksjon og automatisert juridisk forskning i juridiske tjenesteomgivelser.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Forberede og rense juridiske dokumenter for tilpassing av NLP-modeller.
- Bruke tilpassingsstrategier for å forbedre modellens nøyaktighet på juridiske oppgaver.
- Utplassere modeller for å hjelpe med kontraktgransking, klassifisering og forskning.
- Sikre at AI-utdataene er i samsvar med regler, kan auditeres og er sporbar i juridiske kontekster.
Fine-Tuning Store språkmodeller med QLoRA
14 TimerDenne instruktørledede, live-opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsingeniører, AI-utviklere og dataforskere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å lære hvordan de kan bruke QLoRA til effektiv finjustering av store modeller for spesifikke oppgaver og tilpasninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå teorien bak QLoRA og kvantiseringsteknikker for LLMs.
- Implementere QLoRA i finjustering av store språkmodeller for domene-spesifikke applikasjoner.
- Optimalisere finjusteringsyytelse på begrensede beregningsressurser ved hjelp av kvantisering.
- Utplassere og evaluere finjusterte modeller effektivt i virkelige applikasjoner.
