Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (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.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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 justering av modeller og neuralnettarkitekturer
- Kjennskap til Python-programmering og dyplearningrammeverk (for eksempel TensorFlow, PyTorch)
Målgruppe
- Machine Learning-ingeniører - AI-forskere
14 timer
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Treningskurs - Booking
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Treningskurs - Enquiry
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Advanced Techniques in 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.
Read more...
Deploying 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.
Read more...
Deep Reinforcement Learning with Python
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å lære det grunnleggende om Deep Reinforcement Learning mens de går gjennom opprettelsen av en Deep Learning Agent.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå nøkkelbegrepene bak Deep Reinforcement Learning og være i stand til å skille det fra Machine Learning.
- Bruk avanserte Reinforcement Learning algoritmer for å løse problemer i den virkelige verden.
- Bygg en Deep Learning Agent.
Read more...
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.
Read more...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels til avansert nivå som ønsker å tilpasse forhåndstrente modeller for spesifikke oppgaver og datasett.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for finjustering og dens anvendelser.
- Forbered datasett for finjustering av forhåndstrente modeller.
- Finjuster store språkmodeller (LLM) for NLP-oppgaver.
- Optimaliser modellytelsen og ta tak i vanlige utfordringer.
Read more...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (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.
Read more...
Fine-Tuning Multimodal Models
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.
Read more...
Fine-Tuning 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.
Read more...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere på avansert nivå, maskinlæringsingeniører og utviklere som ønsker å finjustere DeepSeek LLM-modeller for å lage spesialiserte AI-applikasjoner skreddersydd for spesifikke bransjer, domener eller forretningsbehov.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen og egenskapene til DeepSeek-modeller, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
- Forbered datasett og forhåndsbehandle data for finjustering.
- Finjuster DeepSeek LLM for domenespesifikke applikasjoner.
- Optimaliser og distribuer finjusterte modeller effektivt.
Read more...
Fine-Tuning Large Language Models Using 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.
Read more...
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere på middels nivå som ønsker å få en omfattende forståelse og praktiske ferdigheter i både Large Language Models (LLMs) og Reinforcement Learning (RL).
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå komponentene og funksjonaliteten til transformatormodeller.
- Optimaliser og finjuster LLM-er for spesifikke oppgaver og applikasjoner.
- Forstå kjerneprinsippene og metodene for forsterkende læring.
- Lær hvordan forsterkende læringsteknikker kan forbedre ytelsen til LLM-er.
Read more...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre teknikker for å optimalisere store modeller for kostnadseffektiv finjustering i virkelige scenarier.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå utfordringene med å finjustere store modeller.
- Bruk distribuerte treningsteknikker på store modeller.
- Utnytt modellkvantisering og beskjæring for effektivitet.
- Optimaliser maskinvareutnyttelsen for finjusteringsoppgaver.
- Distribuer finjusterte modeller effektivt i produksjonsmiljøer.
Read more...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å utnytte kraften til rask ingeniørkunst og få greps læring for å optimalisere LLM-ytelsen for virkelige applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for rask prosjektering og få-skuddslæring.
- Design effektive spørsmål for ulike NLP-oppgaver.
- Bruk få-skuddsteknikker for å tilpasse LLM-er med minimalt med data.
- Optimaliser LLM-ytelsen for praktiske bruksområder.
Read more...
Introduction to Transfer Learning
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsfagfolk på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå og bruke overføringslæringsteknikker for å forbedre effektiviteten og ytelsen i AI-prosjekter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå kjernekonseptene og fordelene med overføringslæring.
- Utforsk populære forhåndstrente modeller og deres applikasjoner.
- Utfør finjustering av forhåndstrente modeller for tilpassede oppgaver.
- Bruk overføringslæring for å løse reelle problemer i NLP og datasyn.
Read more...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å forbedre ferdighetene sine i å diagnostisere og løse finjusteringsutfordringer for maskinlæringsmodeller.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Diagnostiser problemer som overtilpasning, undertilpasning og dataubalanse.
- Implementere strategier for å forbedre modellkonvergens.
- Optimaliser finjustering av rørledninger for bedre ytelse.
- Feilsøk opplæringsprosesser ved hjelp av praktiske verktøy og teknikker.
Read more...
