Doladění pomocí metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Počítačový Kurz
Metoda Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) představuje moderní přístup k doladění modelů, včetně systémů jako ChatGPT a dalších špičkových umělých inteligencí.
Toto živé školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry strojového učení a výzkumníky AI, kteří chtějí využít RLHF k doladění rozsáhlých modelů s cílem dosáhnout lepšího výkonu, vyšší bezpečnosti a větší shody s lidskými preferencemi.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teoretické základy RLHF a jeho význam pro současný rozvoj umělé inteligence.
- Vytvářet odměňovací modely vycházející z lidské zpětné vazby, které budou usměrňovat procesy učení se pomocí posilování.
- Doladit velké jazykové modely za použití technik RLHF tak, aby jejich výstupy odpovídaly očekáváním lidí.
- Používat osvědčené postupy při škálování procesů RLHF pro nasazení v produkci.
Formát kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuze.
- Mnoho cvičení a praktických úkolů.
- Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li si vyžádat individuálně připravený kurz, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.
Návrh Školení
Úvod do metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Co je RLHF a proč je důležitá
- Srovnání s metodami doladění pomocí pozorování
- Použití RLHF v současných systémech umělé inteligence
Modelování odměňovacích funkcí na základě lidské zpětné vazby
- Shromažďování a organizace lidské zpětné vazby
- Tvorba a trénování odměňovacích modelů
- Hodnocení efektivity těchto modelů
Trénování pomocí algoritmu Proximal Policy Optimization (PPO)
- Přehled PPO algoritmů v kontextu RLHF
- Implementace metody PPO s využitím odměňovacích modelů
- Postupné a bezpečné doladění modelů
Praktické doladění jazykových modelů<\/p>
- Příprava dat pro procesy RLHF
- Samostatné doladění malého jazykového modelu pomocí technik RLHF
- Běžné výzvy a možnosti jejich řešení
Škálování procesů RLHF pro produkční nasazení<\/p>
- Přístup k hardwarovému vybavení a výpočetním prostředkům
- Kontrola kvality a průběžná zpětná vazba od uživatelů<\/li>
- Doporučené postupy při nasazení a údržbě systémů
Etické aspekty a snižování předpojatosti<\/p>
- Ochrana proti etickým rizikům vzniklým z lidské zpětné vazby
- Detekce a korekce případných předsudků v modelech<\/li>
- Zajištění souladu modelů s etickými standardy i bezpečností výstupů
Případové studie a reálné ukázky využití<\/p>
- Příklad: Doladění ChatGPT pomocí RLHF<\/li>
- Další úspěšné nasazení metody RLHF<\/li>
- Zkušenosti a poznatky z praxe v daném odvětví
Shrnutí a další směřování kurzu
Požadavky
- Znalost základů učení se na základě pozorování i metodám posilovacího učení
- Zkušenosti s doladěním modelů a práce s architekturami neuronových sítí
- Ovládání programovacího jazyka Python a nástrojů pro hluboké učení (např. TensorFlow, PyTorch)
Určené publikum
- Inženýři strojového učení
- Výzkumníci v oblasti AI
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
Doladění pomocí metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Počítačový Kurz - Rezervace
Doladění pomocí metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Počítačový Kurz - Dotaz
Doladění pomocí metody Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
Pokročilé doladování a řízení promptů ve Vertex AI
14 HodinyPokročilé techniky transferového učení
14 HodinyTento kurz je veden lektorem a probíhá živě České republice (online nebo na místě). Je určen pro pokročilé odborníky z oblasti strojového učení, kteří si chtějí osvojit nejmodernější techniky transferového učení a uplatnit je při řešení složitých praktických problémů.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit pokročilé koncepty a metody transferového učení.
- Implementovat techniky adaptace předem vytrénovaných modelů na konkrétní oblasti.
- Aplikovat kontinuální učení pro správu neustále se měnících úloh a datových sad.
- Ovládnout víceúlohové ladění, které zvyšuje výkonnost modelů napříč různými úkoly.
Strategie kontinuálního učení a aktualizace modelů pro fine-tunované modely
14 HodinyToto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry udržování umělé inteligence a profesionály v oblasti MLOps, kteří chtějí implementovat spolehlivé pracovní postupy kontinuálního učení a efektivní strategie aktualizace již nasazených fine-tunovaných modelů.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Navrhnout a implementovat pracovní postupy kontinuálního učení pro již nasazené modely.
- Předcházet katastrofickému zapomínání vhodným trénováním a správou paměti modelu.
- Automatizovat monitorování a spouštění aktualizací na základě změn v datech nebo chování modelu.
- Integovat strategie aktualizace modelů do stávajících CI/CD a MLOps procesů.
Nasazení optimalizovaných modelů do produkce
21 HodinyToto interaktivní školení pod vedením lektora České republice (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé profesionály, kteří chtějí spolehlivě a efektivně nasadit optimalizované modely do produkce.
Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit výzvy spojené s nasazením optimalizovaných modelů do produkce.
- Vytvořit kontejnery a nasadit modely pomocí nástrojů jako Docker a Kubernetes.
- Nastavit monitorování a logování u již nasazených modelů.
- Optimalizovat modely tak, aby měly nízkou latenci a dobrou škálovatelnost v reálných podmínkách.
Doladění modelů na konkrétní obory – finančnictví
21 HodinyToto praktické školení pod vedením lektora v České republice (online či na místě) je určeno pro profesionály středně pokročilé úrovně, kteří si chtějí osvojit dovednosti potřebné k přizpůsobování AI modelů pro klíčové finanční úkoly.
Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům doladění modelů pro aplikace ve finančnictví.
- Využívat předtrénované modely k řešení specifických úloh v tomto odvětví.
- Aplikovat metody na detekci podvodů, posuzování rizik a tvorbu finančních doporučení.
- Zajistit dodržování legislativy v oblasti financí, jako je GDPR či SOX.
- Aplikovat zásady ochrany dat a etického využívání AI ve finančních systémech.
Doladění modelů a velkých jazykových modelů (LLM)
14 HodinyToto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno profesionálům středně pokročilé a pokročilé úrovně, kteří chtějí přizpůsobit již natrenované modely konkrétním úkolům a datovým sadám.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit principy doladění a jeho využití.
- Připravit datové sady pro doladění již natrenovaných modelů.
- Doladit velké jazykové modely (LLM) na úlohy z oblasti zpracování přirozeného jazyka.
- Optimalizovat výkon modelu a řešit běžné problémy.
Efektivní ladění pomocí techniky Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 HodinyToto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro programátory a odborníky na umělou inteligenci středně pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat strategie ladění velkých modelů bez nutnosti vysokého výpočetního výkonu.
Po dokončení kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit principy techniky Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementovat LoRA za účelem efektivního ladění velkých modelů.
- Optimalizovat proces ladění v podmínkách s omezenými zdroji.
- Hodnotit a nasazovat modely upravené pomocí LoRA do reálného provozu.
Doladění multimodálních modelů
28 HodinyTento kurz vedený instruktorem v České republice (online nebo prezenčně) je určen pro pokročilé odborníky, kteří si chtějí osvojit doladění multimodálních modelů za účelem vytváření inovativních řešení na bázi umělé inteligence.
Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět architektuře multimodálních modelů, jako jsou CLIP a Flamingo.
- Efektivně připravovat a předzpracovávat multimodální datové sady.
- Doladit multimodální modely na konkrétní úkoly.
- Optimalizovat modely pro praktické využití a dosažení optimálního výkonu.
Doladění modelů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP)
21 HodinyToto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo prezenčně) je určeno profesionálům střední úrovně, kteří chtějí zdokonalit své projekty zabývající se NLP prostřednictvím efektivního doladění předtrénovaných jazykových modelů.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům doladění modelů na úlohy v oblasti NLP.
- Doladit předtrénované modely typu GPT, BERT a T5 pro konkrétní aplikace v oblasti NLP.
- Optimalizovat hyperparametry za účelem zlepšení výkonnosti modelů.
- Vyhodnocovat a nasazovat doladěné modely do reálných podmínek.
Doladění umělé inteligence pro finanční služby: Predikce rizik a detekce podvodů
14 HodinyToto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online či na místě) je určeno pro data scienceře a inženýry umělé inteligence s pokročilými znalostmi ve finančním sektoru, kteří si přejí doladit modely pro využití např. při posuzování úvěruschopnosti, detekci podvodů a modelování rizik na základě specifických finančních dat.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Doladit modely umělé inteligence na finančních datech za účelem lepší predikce podvodů a rizik.
- Využít techniky jako transfer learning, LoRA a regularizaci k zvýšení efektivity modelů.
- Začlenit požadavky na finanční legislativu do pracovního postupu tvorby modelů umělé inteligence.
- Nasadit doladěné modely do produkčního prostředí v rámci finančních služeb.
Doladění umělé inteligence pro zdravotnictví: Lékařská diagnostika a prediktivní analýza
14 HodinyTento kurz veden lektorem v České republice (online či na místě) je určen pro vývojáře umělé inteligence a datové vědce s mírnou až pokročilou zkušeností, kteří chtějí doladit modely na účely klinické diagnózy, předpovídání onemocnění a odhadu výsledků léčby s využitím strukturovaných i nestrukturovaných zdravotnických dat.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Doladit modely umělé inteligence na zdravotnických datech, včetně elektronických zdravotních záznamů, lékařských snímků a časových řad.
- Využívat transfer learning, adaptaci modelu na konkrétní oblast a techniky komprese modelů v medicínském prostředí.
- Řešit otázky ochrany soukromí, předcházet předsudkům v modelech a zajistit jejich soulad s legislativou.
- Nasazovat doladěné modely do skutečných zdravotnických prostředí a monitorovat jejich fungování.
Doladění modelů DeepSeek LLM pro vlastní AI řešení
21 HodinyToto praktické školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro zkušené výzkumníky v oblasti umělé inteligence, inženýry strojového učení a programátory, kteří chtějí doladit modely DeepSeek LLM tak, aby vznikly specializované AI aplikace přesně podle požadavků jednotlivých odvětví, oblastí či firemních cílů.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět architektuře a možnostem modelů DeepSeek, včetně verzí DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
- Přípravit datové sady a předběžně je zpracovat pro účely doladění modelů.
- Doladit modely DeepSeek LLM tak, aby vyhovovaly specifickým požadavkům jednotlivých oblastí.
- Efektivně optimalizovat a nasazovat výsledné modely.
Doladění obranných AI systémů pro autonomní zařízení a systémy sledování
14 HodinyToto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry v oblasti obranných AI a vývojáře vojenských technologií, kteří si přejí doladit hluboké neuronové sítě tak, aby mohly být využity u autonomních vozidel, dronů a systémů sledování v souladu s přísnými požadavky na bezpečnost a spolehlivost.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Doladit modely pro počítačové vidění a kombinaci signálů z různých senzorů určené k sledování a identifikaci cílů.
- Přizpůsobit autonomní AI systémy měnícímu se prostředí a specifickým požadavkům jednotlivých misí.
- Implementovat robustní mechanismy validace a zajištění bezpečného provozu v rámci modelových řetězců.
- Zajistit soulad se specifikami obranní regulací, požadavky na bezpečnost a ochranu dat.
Doladění modelů umělé inteligence pro právnické účely: Kontrola smluv a právnický výzkum
14 HodinyTento kurz vedený lektorem České republice (online nebo na místě) je určen pro technické pracovníky v oblasti právních technologií a vývojáře umělé inteligence se středně pokročilou úrovní znalostí, kteří chtějí doladit jazykové modely na úkoly jako analýza smluv, extrakce klauzulí a automatizovaný právnický výzkum v prostředí právních služeb.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Připravit a vyčistit právnické dokumenty pro doladění modelů zpracování přirozeného jazyka.
- Použít strategie doladění k zvýšení přesnosti modelů při plnění právnických úkolů.
- Nasadit modely na pomoc s kontrolou smluv, jejich klasifikací a výzkumem.
- Zajistit shodu s právními předpisy, auditovatelnost a sledovatelnost výstupů umělé inteligence v právnickém kontextu.
Doladění velkých jazykových modelů pomocí techniky QLoRA
14 HodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro strojově učící inženýry, vývojáře umělé inteligence a datové vědce na středně pokročilé a pokročilé úrovni, kteří se chtějí naučit, jak pomocí QLoRA efektivně doladit velké modely pro konkrétní úlohy a specifické požadavky.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit teorii QLoRA a kvantizačních technik určených pro velké jazykové modely.
- Implementovat QLoRA při doladění velkých jazykových modelů na úlohy v konkrétních oblastech.
- Optimalizovat výkonnost procesu doladění i při omezených výpočetních zdrojích díky kvantizaci.
- Efektivně nasazovat a vyhodnocovat doladěné modely v reálných aplikacích.
