Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Träningskurs
Reinforcement Learning från mänsklig återkoppling (RLHF) är en framåtskridande metod som används för att finjustera modeller som ChatGPT och andra toppklassiga AI-system.
Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade maskininlärningsingenjörer och AI-forskare som vill tillämpa RLHF för att finjustera stora AI-modeller för överlägsen prestanda, säkerhet och överensstämmelse.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de teoretiska grunderna för RLHF och varför det är väsentligt inom modern AI-utveckling.
- Implementera belöningsmodeller baserade på mänsklig återkoppling för att leda förstärkningsinlärningsprocesser.
- Finjustera stora språkmodeller med hjälp av RLHF-tekniker för att anpassa utgångar efter mänskliga preferenser.
- Tillämpa bästa praxis för att skalera RLHF-arbetsflöden för produktionsklassade AI-system.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Pratiska implementationer i en live-labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Kursplan
Introduktion till Reinforcement Learning från Mänsklig Återkoppling (RLHF)
- Vad är RLHF och varför det är viktigt
- Jämförelse med övervakade finjusteringar
- RLHF-applikationer i moderna AI-system
Belöningsmodellering med Mänsklig Återkoppling
- Insamling och strukturering av människlig återkoppling
- Byggande och träning av belöningsmodeller
- Bedömning av effektiviteten hos belöningsmodeller
Träning med Proximal Policy Optimization (PPO)
- Översikt över PPO-algoritmer för RLHF
- Implementering av PPO med belöningsmodeller
- Iterativ och säker finjustering av modeller
Praktiska Fine-Tuning av Språkliga Modeller
- Förberedelse av dataset för RLHF-flöden
- Hands-on finjustering av en liten LLM med RLHF
- Utmaningar och strategier för att minska dessa
Skalning av RLHF till Produktionssystem
- Infrastruktur- och beräkningsövervägningar
- Kvalitetssäkring och kontinuerliga återkopplingsloopar
- Bästa praxis för distribution och underhåll
Etiska överväganden och åtgärder för att minska fördomar
- Adressering av etiska risker i människlig återkoppling
- Strategier för upptäckt och korrigering av fördomar
- Säkerställande av överensstämmelse och säkra utdata
Case Studies och Exempel från Verkligheten
- Case Study: Finjustering av ChatGPT med RLHF
- Andra framgångsrika RLHF-distributioner
- Lärdomar och insikter från branschen
Sammanfattning och Nästa steg
Krav
- Förståelse för grunderna i övervakad och förstärkningsinlärning
- Erfarenhet av modelljustering och neurala nätverkstekniker
- Kännedom om Python programmering och djupinlärningsramverk (t.ex., TensorFlow, PyTorch)
Målgrupp
- Machine Learning Ingenjörer
- AI-forskare
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Träningskurs - Booking
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Träningskurs - Enquiry
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterade Kurser
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsproffs på avancerad nivå som vill behärska banbrytande överföringsinlärningstekniker och tillämpa dem på komplexa verkliga problem.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå avancerade begrepp och metoder inom överföringsinlärning.
- Implementera domänspecifika anpassningstekniker för förtränade modeller.
- Tillämpa kontinuerlig inlärning för att hantera föränderliga uppgifter och datauppsättningar.
- Bemästra finjustering av flera uppgifter för att förbättra modellens prestanda mellan uppgifter.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill distribuera finjusterade modeller på ett tillförlitligt och effektivt sätt.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå utmaningarna med att distribuera finjusterade modeller till produktion.
- Containerisera och distribuera modeller med hjälp av verktyg som Docker och Kubernetes.
- Implementera övervakning och loggning för distribuerade modeller.
- Optimera modeller för svarstid och skalbarhet i verkliga scenarier.
Deep Reinforcement Learning with Python
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill lära sig grunderna i Deep Reinforcement Learning när de går igenom skapandet av en Deep Learning Agent.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå nyckelbegreppen bakom Deep Reinforcement Learning och kunna skilja det från Machine Learning.
- Använd avancerade Reinforcement Learning algoritmer för att lösa verkliga problem.
- Bygg en Deep Learning Agent.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill få praktiska färdigheter i att anpassa AI-modeller för kritiska finansiella uppgifter.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna för finjustering för ekonomiprogram.
- Utnyttja förtränade modeller för domänspecifika uppgifter inom ekonomi.
- Tillämpa tekniker för upptäckt av bedrägerier, riskbedömning och generering av finansiell rådgivning.
- Se till att finansiella regler som GDPR och SOX följs.
- Implementera datasäkerhet och etiska AI-metoder i finansiella applikationer.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på mellannivå till avancerad nivå som vill anpassa förtränade modeller för specifika uppgifter och datauppsättningar.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för finjustering och dess tillämpningar.
- Förbered datauppsättningar för finjustering av förtränade modeller.
- Finjustera stora språkmodeller (LLM) för NLP-uppgifter.
- Optimera modellens prestanda och hantera vanliga utmaningar.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 timmarDenna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå och AI-utövare som vill implementera finjusteringsstrategier för stora modeller utan behov av omfattande beräkningsresurser.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementera LoRA för effektiv finjustering av stora modeller.
- Optimera finjustering för resursbegränsade miljöer.
- Utvärdera och distribuera LoRA-avstämda modeller för praktiska tillämpningar.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill behärska finjustering av multimodala modeller för innovativa AI-lösningar.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen för multimodala modeller som CLIP och Flamingo.
- Förbered och förbearbeta multimodala datauppsättningar effektivt.
- Finjustera multimodala modeller för specifika uppgifter.
- Optimera modeller för verkliga program och prestanda.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill förbättra sina NLP-projekt genom effektiv finjustering av förtränade språkmodeller.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna för finjustering för NLP-uppgifter.
- Finjustera förtränade modeller som GPT, BERT och T5 för specifika NLP-applikationer.
- Optimera hyperparametrar för bättre modellprestanda.
- Utvärdera och distribuera finjusterade modeller i verkliga scenarier.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-forskare, maskininlärningsingenjörer och utvecklare som vill finjustera DeepSeek LLM-modeller för att skapa specialiserade AI-applikationer som är anpassade till specifika industrier, domäner eller affärsbehov.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen och kapabiliteterna hos DeepSeek modeller, inklusive DeepSeek-R1 och DeepSeek-V3.
- Förbereda datasets och förbehandla data för finjustering.
- Finjustera DeepSeek LLM för domänspecifika applikationer.
- Optimera och distribuera finjusterade modeller effektivt.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 timmarDenna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsingenjörer, AI-utvecklare och datavetenskapsmän på mellan- till avancerad nivå som vill lära sig hur man använder QLoRA för att effektivt finjusterar stora modeller för specifika uppgifter och anpassningar.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå teorin bakom QLoRA och kvantiseringstekniker för stora språkmodeller.
- Implementera QLoRA i finjustering av stora språkmodeller för domänspecifika tillämpningar.
- Optimera finjusteringens prestanda på begränsade beräkningsresurser med hjälp av kvantisering.
- Distribuera och utvärdera finjusterade modeller effektivt i verkliga tillämpningar.
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå som vill få en omfattande förståelse och praktiska färdigheter i både Large Language Models (LLMs) och Reinforcement Learning (RL).
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå transformatormodellernas komponenter och funktioner.
- Optimera och finjustera LLM:er för specifika uppgifter och applikationer.
- Förstå de grundläggande principerna och metoderna för förstärkningsinlärning.
- Lär dig hur tekniker för förstärkningsinlärning kan förbättra LLM:s prestanda.
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill behärska tekniker för att optimera stora modeller för kostnadseffektiv finjustering i verkliga scenarier.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå utmaningarna med att finjustera stora modeller.
- Tillämpa distribuerade träningstekniker på stora modeller.
- Utnyttja modellkvantisering och rensning för effektivitet.
- Optimera maskinvaruanvändningen för finjusteringsuppgifter.
- Distribuera finjusterade modeller effektivt i produktionsmiljöer.
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på mellannivå som vill utnyttja kraften i snabb teknik och få skottinlärning för att optimera LLM-prestanda för verkliga applikationer.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för snabb teknik och inlärning med få skott.
- Utforma effektiva uppmaningar för olika NLP-uppgifter.
- Utnyttja några få tekniker för att anpassa LLM:er med minimal data.
- Optimera LLM-prestanda för praktiska tillämpningar.
Introduction to Transfer Learning
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsproffs på nybörjarnivå till mellannivå som vill förstå och tillämpa överföringsinlärningstekniker för att förbättra effektivitet och prestanda i AI-projekt.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de grundläggande begreppen och fördelarna med överföringsinlärning.
- Utforska populära förtränade modeller och deras program.
- Utför finjustering av förtränade modeller för anpassade uppgifter.
- Tillämpa överföringsinlärning för att lösa verkliga problem inom NLP och datorseende.
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill förfina sina färdigheter i att diagnostisera och lösa finjusteringsutmaningar för maskininlärningsmodeller.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Diagnostisera problem som överanpassning, underanpassning och obalans i data.
- Implementera strategier för att förbättra modellkonvergensen.
- Optimera finjustering av pipelines för bättre prestanda.
- Felsök träningsprocesser med hjälp av praktiska verktyg och tekniker.