Курс за обучение по Fine-Tuning с Reinforcement Learning от Човешка Обратна Връщаща Свързаност (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.
Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
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
14 часа
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Fine-Tuning с Reinforcement Learning от Човешка Обратна Връщаща Свързаност (RLHF) - Booking
Курс за обучение по Fine-Tuning с Reinforcement Learning от Човешка Обратна Връщаща Свързаност (RLHF) - Enquiry
Fine-Tuning с Reinforcement Learning от Човешка Обратна Връщаща Свързаност (RLHF) - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Напредни техники в трансферно обучение
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.
Прочети повече...
Развертане на точно настроени модели в производство
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.
Прочети повече...
Домейноспецифично Добавяне на Подробности за Финанси
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.
Прочети повече...
Fine-Tuning of 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.
Прочети повече...
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.
Прочети повече...
Fine-Tuning на мултимодални модели
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.
Прочети повече...
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.
Прочети повече...
Файн-Тюнин DeepSeek LLM за Късномоделни AI приложения
21 часаТози курс с инструктор, провеждан живо (онлайн или на място), е предназначен за специалисти на повишен ниво в областта на изкуствен интелигент, инженери на машинно обучение и разработчици, които искат да настройват модели DeepSeek LLM за създаване на специализирани приложения на изкуствен интелигент, насочени към специфични отрасли, области или бизнес нужди.
До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:
- Разберат архитектурата и възможностите на модели DeepSeek, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
- Подготвят набори от данни и предварително обработват данни за настройване.
- Настроят DeepSeek LLM за приложения специфични за област.
- Опитимизират и разпространяват настройвани модели ефикасно.
Прочети повече...
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.
Прочети повече...
Fine-Tuning Открит-код LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, и др.)
14 часаТова обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за практикуващи на средно ниво в областта на машинното обучение и разработчици на изкуствен интелигент, които искат да настройват и разпространяват модели с отворени тежести като LLaMA, Mistral и Qwen за специфични бизнес или вътрешни приложения.
До края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:
- Разбират екосистемата и различията между отворен код LLMs.
- Подготовят данни и настройки за настройване на модели като LLaMA, Mistral и Qwen.
- Изпълняват процеси за настройване, използвайки Hugging Face Transformers и PEFT.
- Оценяват, запазват и разпространяват настройвани модели в сигурни среди.
Прочети повече...
Оптимизиране на големи модели за ефективно финално настройване
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.
Прочети повече...
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.
Прочети повече...
Техники за ефективна параметризация на големи езикови модели (PEFT)
14 часаТози обучение с инструктор, провеждано живо (онлайн или на място) е предназначено за данни учени с среден ниво и инженери на изкуствен интелигент, които искат да оптимизират големи езикови модели по-ефективно и по-евтино, използвайки методи като LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning.
До края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:
- Разбират теорията зад подходите за ефективна оптимизация на параметри.
- Имплементират LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning използвайки Hugging Face PEFT.
- Сравняват производителността и компромисите в цена между методите PEFT и пълната оптимизация.
- Разпространяват и масовират оптимизирани LLMs с намалени изисквания за изчислителни мощности и памет.
Прочети повече...
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.
Прочети повече...
Решаване на проблеми при настройка на модели
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.
Прочети повече...
