Курс за обучение по Фина настройка с Reinforcement Learning от човешка обратна връзка (RLHF)
Reinforcement Learning от човешка обратна връзка (RLHF) е авангарден метод, използван за фина настройка на модели като ChatGPT и други първокласни AI системи.
Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към инженери по машинно обучение и AI изследователи на напреднало ниво, които желаят да приложат RLHF за фина настройка на големи AI модели с цел постигане на превъзходна производителност, безопасност и съответствие.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират теоретичните основи на RLHF и защо този метод е от съществено значение в съвременното разработване на AI.
- Внедряват модели на възнаграждение, базирани на човешка обратна връзка, за да ръководят процесите на обучение с подсилване.
- Извършват фина настройка на големи езикови модели, използвайки RLHF техники, за да приведат резултатите в съответствие с човешките предпочитания.
- Прилагат най-добри практики за мащабиране на RLHF работни потоци за AI системи от производствен клас.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практически занимания.
- Практическо внедряване в среда с лабораторни упражнения на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас, за да го уредим.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в Reinforcement Learning от човешка обратна връзка (RLHF)
- Какво представлява RLHF и защо е важен
- Сравнение с методите за контролирана фина настройка
- Приложения на RLHF в съвременните AI системи
Моделиране на възнаграждение с човешка обратна връзка
- Събиране и структуриране на човешка обратна връзка
- Изграждане и обучение на модели за възнаграждение
- Оценка на ефективността на модела за възнаграждение
Обучение с Proximal Policy Optimization (PPO)
- Преглед на PPO алгоритмите за RLHF
- Внедряване на PPO с модели за възнаграждение
- Итеративна и безопасна фина настройка на модели
Практическа фина настройка на езикови модели
- Подготовка на набори от данни за RLHF работни потоци
- Практическа фина настройка на малък LLM с RLHF
- Предизвикателства и стратегии за смекчаване
Мащабиране на RLHF до производствени системи
- Съображения за инфраструктура и изчислителни ресурси
- Осигуряване на качество и непрекъснати цикли на обратна връзка
- Най-добри практики за внедряване и поддръжка
Етични съображения и смекчаване на пристрастия
- Адресиране на етични рискове в човешката обратна връзка
- Стратегии за откриване и коригиране на пристрастия
- Осигуряване на съответствие и безопасни резултати
Казуси и примери от реалния свят
- Казус: Фина настройка на ChatGPT с RLHF
- Други успешни внедрявания на RLHF
- Научени уроци и прозрения от индустрията
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основите на контролираното обучение и обучението с подсилване
- Опит с фина настройка на модели и архитектури на невронни мрежи
- Запознатост с програмирането на Python и рамки за дълбоко обучение (напр. TensorFlow, PyTorch)
Аудитория
- Инженери по машинно обучение
- AI изследователи
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Фина настройка с Reinforcement Learning от човешка обратна връзка (RLHF) - Резервация
Курс за обучение по Фина настройка с Reinforcement Learning от човешка обратна връзка (RLHF) - Запитване
Фина настройка с Reinforcement Learning от човешка обратна връзка (RLHF) - Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Напреднало фино настройване и управление на промптове във Vertex AI
14 ЧасаVertex AI предоставя усъвършенствани инструменти за фино настройване на големи модели и управление на промптове, което позволява на разработчиците и екипите по данни да оптимизират точността на моделите, да рационализират работните процеси за итерации и да осигурят стриктна оценка с вградени библиотеки и услуги.
Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към практикуващи на средно до напреднало ниво, които желаят да подобрят производителността и надеждността на приложенията с генеративен AI, използвайки контролирано фино настройване, версиониране на промптове и услуги за оценка във Vertex AI.
До края на това обучение участниците ще могат:
- да прилагат техники за контролирано фино настройване към модели Gemini във Vertex AI;
- да внедряват работни процеси за управление на промптове, включително версиониране и тестване;
- да използват библиотеки за оценка, за да сравняват и оптимизират AI производителността;
- да внедряват и наблюдават подобрени модели в производствени среди.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически лабораторни упражнения с инструменти за фино настройване и промптове на Vertex AI.
- Казуси за оптимизация на модели в предприятието.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уредим.
Напреднали техники в трансферното обучение
14 ЧасаТова обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти в областта на машинното обучение на напреднало ниво, които желаят да овладеят авангардни техники за трансферно обучение и да ги прилагат към сложни проблеми от реалния свят.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират напреднали концепции и методологии в трансферното обучение.
- Прилагат техники за адаптация към специфични области за предварително обучени модели.
- Прилагат непрекъснато обучение за управление на развиващи се задачи и набори от данни.
- Овладеят фината настройка за множество задачи, за да подобрят производителността на модела в различни задачи.
Стратегии за непрекъснато обучение и актуализиране на фино настроени модели
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по поддръжка на AI на напреднало ниво и MLOps професионалисти, които желаят да внедрят стабилни процеси за непрекъснато обучение и ефективни стратегии за актуализиране на внедрени, фино настроени модели.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират и внедряват работни процеси за непрекъснато обучение на внедрени модели.
- Смекчават катастрофалното забравяне чрез правилно обучение и управление на паметта.
- Автоматизират наблюдението и тригерите за актуализация въз основа на отклонения в модела или промени в данните.
- Интегрират стратегии за актуализиране на модели в съществуващи CI/CD и MLOps процеси.
Внедряване на финно настроени модели в продукционна среда
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е предназначено за професионалисти на напреднало ниво, които желаят да внедряват финно настроени модели надеждно и ефективно.
До края на обучението участниците ще могат:
- Да разбират предизвикателствата при внедряване на финно настроени модели в продукционна среда.
- Да контейнеризират и внедряват модели, използвайки инструменти като Docker и Kubernetes.
- Да прилагат мониторинг и логване на внедрените модели.
- Да оптимизират моделите за латентност и мащабируемост в сценарии от реалния свят.
Специализирано фина настройка за финансовата сфера
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да придобият практически умения за персонализиране на AI модели за критични финансови задачи.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират основите на фината настройка за финансови приложения.
- Използват предварително обучени модели за специализирани задачи във финансите.
- Прилагат техники за откриване на измами, оценка на риска и генериране на финансови съвети.
- Осигуряват съответствие с финансови регулации като GDPR и SOX.
- Прилагат практики за сигурност на данните и етичен AI във финансови приложения.
Фина настройка на модели и големи езикови модели (LLM)
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на 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 да:
- Разбират принципите на фината настройка и нейните приложения.
- Подготвят набори от данни за фина настройка на предварително обучени модели.
- Извършват фина настройка на големи езикови модели (LLM) за задачи в областта на обработката на естествен език.
- Оптимизират производителността на модела и да се справят с често срещани предизвикателства.
Ефективно фино настройване с адаптация с нисък ранг (LoRA)
14 ЧасаТова обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към разработчици и специалисти по изкуствен интелект на средно ниво, които желаят да прилагат стратегии за фино настройване на големи модели без необходимост от обширни изчислителни ресурси.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират принципите на адаптацията с нисък ранг (LoRA).
- Прилагат LoRA за ефективно фино настройване на големи модели.
- Оптимизират финото настройване за среди с ограничени ресурси.
- Оценяват и внедряват модели, настроени с LoRA, за практически приложения.
Фина настройка на мултимодални модели
28 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят фината настройка на мултимодални модели за иновативни AI решения.
След завършване на обучението участниците ще могат:
- Да разбират архитектурата на мултимодални модели като CLIP и Flamingo.
- Да подготвят и предобработват ефективно мултимодални набори от данни.
- Да извършват фина настройка на мултимодални модели за специфични задачи.
- Да оптимизират модели за реални приложения и висока производителност.
Фина настройка за обработка на естествен език (NLP)
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на средно ниво, които желаят да подобрят своите NLP проекти чрез ефективна фина настройка на предварително обучени езикови модели.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират основите на фината настройка за NLP задачи.
- Извършват фина настройка на предварително обучени модели като GPT, BERT и T5 за конкретни NLP приложения.
- Оптимизират хиперпараметри за подобряване на производителността на моделите.
- Оценяват и внедряват фино настроени модели в реални сценарии.
Фино настройване на ИИ за финансови услуги: Прогнозиране на риска и откриване на измами
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и ИИ инженери от финансовия сектор на напреднало ниво, които желаят да настроят фино модели за приложения като кредитно оценяване, откриване на измами и моделиране на риска, използвайки специфични за домейна финансови данни.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настройват фино ИИ модели върху финансови набори от данни за подобрено прогнозиране на измами и риск.
- Прилагат техники като трансферно обучение, LoRA и регуларизация за повишаване на ефективността на модела.
- Интегрират съображения за финансово съответствие в работния процес по ИИ моделиране.
- Внедряват фино настроени модели за продукционна употреба в платформи за финансови услуги.
Фино настройване на ИИ за здравеопазване: Медицинска диагностика и предсказваща аналитика
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на медицински ИИ и data scientists от средно до напреднало ниво, които желаят да фино настроят модели за клинична диагноза, предсказване на заболявания и прогнозиране на изхода за пациенти, използвайки структурирани и неструктурирани медицински данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Да фино настройват ИИ модели върху набори от здравни данни, включително електронни медицински записи, образна диагностика и времеви редове.
- Да прилагат трансферно обучение, адаптиране на домейни и компресия на модели в медицински контекст.
- Да адресират поверителността, пристрастията и регулаторното съответствие при разработката на модели.
- Да внедряват и наблюдават фино настроени модели в реални здравни среди.
Фина настройка на DeepSeek LLM за персонализирани AI модели
21 ЧасаТова обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към напреднали AI изследователи, инженери по машинно обучение и разработчици, които желаят да настроят фино моделите DeepSeek LLM, за да създадат специализирани AI приложения, пригодени за специфични индустрии, области или бизнес нужди.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират архитектурата и възможностите на моделите DeepSeek, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
- Подготвят набори от данни и да извършват предварителна обработка на данни за фина настройка.
- Извършват фина настройка на DeepSeek LLM за приложения в конкретни области.
- Оптимизират и внедряват ефективно фино настроени модели.
Фино настройване на ИИ за отбрана за автономни системи и наблюдение
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към напреднали инженери по ИИ в отбраната и разработчици на военни технологии, които желаят да настроят фино модели за дълбоко обучение за използване в автономни превозни средства, дронове и системи за наблюдение, като същевременно отговарят на строги стандарти за сигурност и надеждност.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настройват фино модели за компютърно зрение и сензорно сливане за задачи по наблюдение и целеуказване.
- Адаптират автономни ИИ системи към променящи се среди и мисионни профили.
- Внедряват стабилна валидация и механизми за защита от отказ в моделните конвейери.
- Осигуряват съответствие със специфичните за отбраната стандарти за регулация, безопасност и сигурност.
Фина настройка на правни AI модели: преглед на договори и правни проучвания
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за правни технологични инженери и AI разработчици на средно ниво, които искат да настройват фино езикови модели за задачи като анализ на договори, извличане на клаузи и автоматизирани правни проучвания в среди за правни услуги.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Подготвят и почистват правни документи за фина настройка на NLP модели.
- Прилагат стратегии за фина настройка, за да подобрят точността на моделите при правни задачи.
- Внедряват модели в помощ на прегледа на договори, класификацията и проучванията.
- Осигуряват съответствие, проверимост и проследимост на AI резултатите в правен контекст.
Фина настройка на големи езикови модели с помощта на QLoRA
14 ЧасаТова обучение, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по машинно обучение, AI разработчици и специалисти по данни на средно до напреднало ниво, които желаят да научат как да използват QLoRA за ефективна фина настройка на големи модели за специфични задачи и персонализации.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират теорията зад QLoRA и техниките за квантуване за LLM.
- Прилагат QLoRA във фина настройка на големи езикови модели за специфични за домейн приложения.
- Оптимизират производителността на фината настройка върху ограничени изчислителни ресурси, използвайки квантуване.
- Внедряват и оценяват ефективно фино настроени модели в реални приложения.
