Курс за обучение по Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Reinforcement Learning от обратна връзка от човека (RLHF) е метод на високо ниво, използван за подробно настройка на модели като ChatGPT и други водещи AI системи.
Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за специалисти с напреднал нива в областта на машинното обучение и изследователи в областта на изкуствения интелект, които искат да приложат RLHF за подробна настройка на големи AI модели за по-добро представяне, сигурност и съответствие.
Към края на този курс участващите ще могат да:
- Разберат теоретическите основи на RLHF и защо е основен за съвременното развитие на изкуствен интелект.
- Имплементират модели за награди, базирани на обратна връзка от човека, за ръководство на процеси за подсигуряване на обучение.
- Подробно настройват големи модели за езици с RLHF техники, за да съответстват изходите с предпочитанията на хората.
- Прилагат най-добрите практики за увеличаване на RLHF процеси за производствени AI системи.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Много упражнения и практика.
- Практическа реализация в живе лабораторно окружение.
Опции за персонализиране на курса
- За заявка за персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
План на курса
Въведение в Reinforcement Learning от човешки обратна връзка (RLHF)
- Какво е RLHF и защо е важно
- Сравнение с метода за супервизиран подробен настройка
- Приложения на RLHF в съвременни системи за изкуствен интелигент
Моделиране на награда с човешка обратна връзка
- Събиране и структуриране на човешка обратна връзка
- Създаване и обучение на модели за награди
- Оценка на ефективността на моделите за награди
Обучение с алгоритъм за оптимизация на проксмална политика (PPO)
- Обзор на алгоритмите PPO за RLHF
- Имплементация на PPO с модели за награди
- Итеративно и безопасно подробно настройване на моделите
Практическо Fine-Tuning на езикови модели
- Подготовка на данни за работни процеси на RLHF
- Практическо подробно настройване на малък езиков модел с RLHF
- Проблеми и стратегии за улесняване
Мащабиране на RLHF в производствени системи
- Разглеждане на инфраструктура и изчисления
- Осигуряване на качество и непрекъснати цикли на обратна връзка
- Наи-добри практики за развертане и поддържане
Етични разсъждения и намаляване на предразсъдъци
- Засичане и коррекция на предразсъдъци
- Стратегии за откриване и намаляване на предразсъдъци
- Осигуряване на съответствие и безопасни изходи
Кейс студии и примерни приложения
- Кейс студия: Подробно настройване на ChatGPT с RLHF
- Други успешни развертания на RLHF
- Науки и инсайти от индустрията
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране в основите на надзорно и подкрепящо обучение
- Опит в тонко настройка на модели и архитектури на невромрежи
- Знакомство с програмирането на Python и рамки за дълбоко обучение (напр., TensorFlow, PyTorch)
Целева аудитория
- Инженери по машинно обучение
- Изследователи в областта на изкуствения интелигент
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участници.
Курс за обучение по Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Booking
Курс за обучение по Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Enquiry
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в машинното обучение на напреднало ниво, които желаят да овладеят авангардни техники за трансфер на обучение и да ги прилагат към сложни проблеми от реалния свят.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете съвременни концепции и методологии в трансферното обучение.
- Прилагане на специфични за домейн техники за адаптация за предварително обучени модели.
- Прилагайте непрекъснато обучение, за да управлявате развиващи се задачи и набори от данни.
- Овладейте многозадачната фина настройка, за да подобрите производителността на модела в различните задачи.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да разположат фино настроени модели надеждно и ефективно.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете предизвикателствата на внедряването на фино настроени модели в производството.
- Контейнеризирайте и разгръщайте модели с помощта на инструменти като Docker и Kubernetes.
- Внедрете наблюдение и регистриране за внедрени модели.
- Оптимизирайте модели за латентност и мащабируемост в сценарии от реалния свят.
Deep Reinforcement Learning with Python
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и учени по данни, които желаят да научат основите на Deep Reinforcement Learning, докато преминават през създаването на Deep Learning Agent.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от машинното обучение.
- Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят.
- Създайте агент за задълбочено обучение.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да придобият практически умения за персонализиране на AI модели за критични финансови задачи.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на фината настройка за финансови приложения.
- Използвайте предварително обучени модели за специфични за домейна задачи във финансите.
- Прилагайте техники за откриване на измами, оценка на риска и генериране на финансови съвети.
- Осигурете съответствие с финансовите разпоредби като GDPR и SOX.
- Внедряване на сигурност на данните и етични AI практики във финансови приложения.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да персонализират предварително обучени модели за конкретни задачи и набори от данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на фината настройка и нейните приложения.
- Подгответе набори от данни за фина настройка на предварително обучени модели.
- Фина настройка на големи езикови модели (LLM) за NLP задачи.
- Оптимизирайте производителността на модела и адресирайте общи предизвикателства.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво и практикуващи AI, които желаят да приложат стратегии за фина настройка за големи модели без необходимост от обширни изчислителни ресурси.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на адаптация от нисък ранг (LoRA).
- Внедрете LoRA за ефективна фина настройка на големи модели.
- Оптимизирайте фината настройка за среди с ограничени ресурси.
- Оценявайте и внедрявайте настроени според LoRA модели за практически приложения.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят фината настройка на мултимодален модел за иновативни AI решения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете архитектурата на мултимодални модели като CLIP и Flamingo.
- Подгответе и предварителна обработка на мултимодални набори от данни ефективно.
- Настройте фино мултимодалните модели за конкретни задачи.
- Оптимизирайте модели за реални приложения и производителност.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да подобрят своите НЛП проекти чрез ефективна фина настройка на предварително обучени езикови модели.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на фината настройка за NLP задачи.
- Фина настройка на предварително обучени модели като GPT, BERT и T5 за специфични NLP приложения.
- Оптимизирайте хиперпараметрите за подобрена производителност на модела.
- Оценявайте и внедрявайте фино настроени модели в сценарии от реалния свят.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към напреднали изследователи на AI, инженери по машинно обучение и разработчици, които желаят да настроят фино DeepSeek LLM модели, за да създадат специализирани AI приложения, пригодени за конкретни индустрии, области или бизнес нужди.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете архитектурата и възможностите на моделите DeepSeek, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
- Подгответе набори от данни и предварителна обработка на данни за фина настройка.
- Фина настройка DeepSeek LLM за приложения, специфични за домейн.
- Оптимизирайте и внедрявайте ефективно фино настроени модели.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 ЧасаТова обучение с инструктор, което се провежда на живо България (онлайн или на място), е предназначено за инженерi на машинен обучение, разработчици на ИИ и ученi данни с междуен и напреднал ниво, които искат да научат как да използват QLoRA за ефективното микронастройване на големи модели за специфични задачи и персонализирани приложения.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат теорията зад QLoRA и техниките за квантовация за големи модели на езика.
- Имплементират QLoRA в микронастройването на големи модели на езика за приложения, специфични за домейна.
- Оптимизират микронастройването на производителността на ограничени компютърни ресурси с квантовация.
- Разработват и оценяват микронастройвани модели в реални приложения ефективно.
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които искат да придобият цялостно разбиране и практически умения както в Large Language Models (LLMs), така и в Reinforcement Learning (RL).
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете компонентите и функционалността на трансформаторните модели.
- Оптимизиране и фина настройка на LLM за конкретни задачи и приложения.
- Разберете основните принципи и методологии на обучението за засилване.
- Научете как техниките за учене с подсилване могат да подобрят представянето на LLM.
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят техники за оптимизиране на големи модели за рентабилна фина настройка в сценарии от реалния свят.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете предизвикателствата на фината настройка на големи модели.
- Прилагайте техники за разпределено обучение към големи модели.
- Използвайте квантуването и съкращаването на модела за ефективност.
- Оптимизирайте използването на хардуера за задачи за фина настройка.
- Внедрете ефективно фино настроени модели в производствени среди.
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да се възползват от силата на бързото инженерство и краткото обучение, за да оптимизират работата на LLM за приложения в реалния свят.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на бързото инженерство и обучението с няколко изстрела.
- Проектирайте ефективни подкани за различни NLP задачи.
- Използвайте техники за няколко изстрела, за да адаптирате LLM с минимални данни.
- Оптимизирайте производителността на LLM за практически приложения.
Introduction to Transfer Learning
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на машинното обучение от начинаещи до средно ниво, които желаят да разберат и прилагат техники за трансфер на обучение, за да подобрят ефективността и производителността в AI проекти.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основните концепции и предимствата на трансферното обучение.
- Разгледайте популярните предварително обучени модели и техните приложения.
- Извършете фина настройка на предварително обучени модели за персонализирани задачи.
- Приложете трансферно обучение за решаване на проблеми от реалния свят в НЛП и компютърното зрение.
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да усъвършенстват уменията си при диагностициране и решаване на предизвикателства за фина настройка на модели за машинно обучение.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Диагностицирайте проблеми като прекомерно оборудване, недостатъчно оборудване и дисбаланс на данните.
- Прилагане на стратегии за подобряване на конвергенцията на модела.
- Оптимизирайте тръбопроводите за фина настройка за по-добра производителност.
- Отстраняване на грешки в процесите на обучение с помощта на практически инструменти и техники.