Fine-Tuning mit Reinforcement Learning aus Menschlicher Rückmeldung (RLHF) Schulung
Reinforcement Learning aus dem Bereich Human Feedback (RLHF) ist eine fortschrittliche Methode zur Feinabstimmung von Modellen wie ChatGPT und anderen Spitzen-AI-Systemen.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Maschinen-Learning-Ingenieure und AI-Forscher, die RLHF zur Feinabstimmung großer AI-Modelle für bessere Leistung, Sicherheit und Ausrichtung einsetzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und warum sie wichtig für moderne AI-Entwicklung sind.
- Rewardsmodelle auf Basis menschlicher Rückmeldungen implementieren, um Prozesse des Verstärkungslernens zu lenken.
- Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabstimmen, um die Ausgaben den Präferenzen von Menschen anzupassen.
- Beste Praktiken zur Skalierung von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife AI-Systeme anwenden.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxisphasen.
- Hände-zu-Hände Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
Schulungsübersicht
Einführung in Reinforcement Learning von Menschlichen Rückmeldungen (RLHF)
- Was ist RLHF und warum es wichtig ist
- Vergleich mit supervisionsbasierten Feinjustierungsmethoden
- Anwendungen von RLHF in modernen AI-Systemen
Reward-Modellierung mit menschlicher Rückmeldung
- Sammeln und Strukturieren von menschlichen Rückmeldungen
- Erstellen und Trainieren von Reward-Modellen
- Bewertung der Effektivität von Reward-Modellen
Training mit Proximal Policy Optimization (PPO)
- Überblick über PPO-Algorithmen für RLHF
- Implementierung von PPO mit Reward-Modellen
- Iteratives und sicheres Feinjustieren von Modellen
Praktische Fine-Tuning von Sprachmodellen
- Vorbereitung von Datensätzen für RLHF-Abläufe
- Händisches Feinjustieren eines kleinen LLM mit RLHF
- Aufgaben und Mitwirkungsstrategien
Skalierung von RLHF zu Produktions-Systemen
- Betrachtungen zur Infrastruktur und Rechenkapazität
- Qualitätskontrolle und kontinuierliche Rückmeldeschleifen
- Beste Praktiken für Deployment und Wartung
Ethische Überlegungen und Bias-Mitigation
- Bewältigung ethischer Risiken in menschlichen Rückmeldungen
- Strategien zur Erkennung und Korrektur von Biases
- Sicherstellung der Ausrichtung und sicheren Outputs
Fallstudien und Realweltbeispiele
- Fallstudie: Feinjustieren von ChatGPT mit RLHF
- Andere erfolgreiche RLHF-Implementierungen
- Gelernte Lektionen und Brancheneinsichten
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Eine Grundkenntnis der Supervised und Reinforcement Learning
- Erfahrung im Modell-Feintuning und in neuronalen Netzarchitekturen
- Bekanntschaft mit Python Programmierung und Deep-Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)
Zielgruppe
- Machine Learning- Ingenieure
- AI-Forscher
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
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Fine-Tuning mit Reinforcement Learning aus Menschlicher Rückmeldung (RLHF) Schulung - Anfrage
Fine-Tuning mit Reinforcement Learning aus Menschlicher Rückmeldung (RLHF) - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Erweiterte Feinabstimmung und Prompt-Verwaltung in Vertex AI
14 StundenVertex AI bietet fortschrittliche Tools zur Feinabstimmung großer Modelle und zum Verwalten von Prompts, wodurch Entwickler und Daten Teams die Modellgenauigkeit optimieren, Ablaufarbeitsprozesse effizienter gestalten und mit integrierten Bibliotheken und Diensten eine strengere Bewertung sicherstellen können.
Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von generativen KI-Anwendungen durch überwachtes Feintuning, Verwaltung von Prompt-Versionen und Evaluierungsdienste in Vertex AI verbessern möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Überwachte Feinabstimmungstechniken für Gemini-Modelle in Vertex AI anzuwenden.
- Prompt-Management-Abläufe einschließlich Versionierung und Testing zu implementieren.
- Evaluationsbibliotheken zur Benchmarking und Optimierung der KI-Leistung zu nutzen.
- Verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Praktische Übungen mit Feinabstimmungs- und Prompt-Tools in Vertex AI.
- Fallstudien zur Optimierung von Unternehmensmodellen.
Kursanpassungsoptionen
- Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.
Fortgeschrittene Techniken in der Transfer-Learning
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute für maschinelles Lernen, die modernste Transfer-Learning-Techniken beherrschen und auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- fortgeschrittene Konzepte und Methoden des Transferlernens zu verstehen.
- Implementierung domänenspezifischer Anpassungstechniken für vortrainierte Modelle.
- Kontinuierliches Lernen anwenden, um sich entwickelnde Aufgaben und Datensätze zu verwalten.
- Multi-Task-Feintuning zu beherrschen, um die Modellleistung aufgabenübergreifend zu verbessern.
Kontinuierliches Lernen und Aktualisierungsstrategien für feintune-gestützte Modelle
14 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, lebende Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Wartungsingenieure und MLOps-Professionals, die robuste Continuous-Learning-Pipelines und effektive Aktualisierungsstrategien für bereitgestellte, feingewichtete Modelle implementieren möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Continuous-Learning-Workflows für bereitgestellte Modelle zu entwerfen und umzusetzen.
- Durch geeignete Training- und Speichermanagementkatastrophisches Vergessen zu vermeiden.
- Auf Basis von Modellverschiebungen oder Datenänderungen die Überwachung und Aktualisierungstrigger automatisiert zu gestalten.
- Modellaktualisierungsstrategien in bestehende CI/CD- und MLOps-Pipelines zu integrieren.
Die Bereitstellung von Feintuning-Modellen in der Produktion
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die feinabgestimmte Modelle zuverlässig und effizient einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Herausforderungen bei der Bereitstellung fein abgestimmter Modelle in der Produktion zu verstehen.
- Modelle mithilfe von Tools wie Docker und Kubernetes zu containerisieren und bereitzustellen.
- Überwachung und Protokollierung für bereitgestellte Modelle zu implementieren.
- Modelle für Latenz und Skalierbarkeit in realen Szenarien zu optimieren.
Domänenspezifisches Feintuning für die Finanzbranche
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die praktische Fertigkeiten bei der Anpassung von KI-Modellen für wichtige Finanzaufgaben erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- die Grundlagen der Feinabstimmung für Finanzanwendungen zu verstehen.
- Vorgefertigte Modelle für domänenspezifische Aufgaben im Finanzwesen zu nutzen.
- Techniken zur Erkennung von Betrug, zur Risikobewertung und zur Erstellung von Finanztipps anzuwenden.
- Sicherstellung der Einhaltung von Finanzvorschriften wie GDPR und SOX.
- Implementierung von Datensicherheit und ethischen KI-Praktiken in Finanzanwendungen.
Feinjustierung von Modellen und großen Sprachmodellen (LLMs)
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien der Feinabstimmung und ihre Anwendungen zu verstehen.
- Datensätze für die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen vorzubereiten.
- Große Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
- Optimieren der Modellleistung und Bewältigen allgemeiner Herausforderungen.
Effizientes Feintuning mit Low-Rank-Adaptation (LoRA)
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und KI-Praktiker, die Feinabstimmungsstrategien für große Modelle implementieren möchten, ohne dafür umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien der Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
- LoRA für eine effiziente Feinabstimmung von großen Modellen zu implementieren.
- Die Feinabstimmung für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu optimieren.
- LoRA-angepasste Modelle für praktische Anwendungen zu evaluieren und einzusetzen.
Feinjustierung von Multimodalen Modellen
28 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Feinabstimmung multimodaler Modelle für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Architektur von multimodalen Modellen wie CLIP und Flamingo zu verstehen.
- Multimodale Datensätze effektiv vorbereiten und vorverarbeiten.
- Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
- Modelle für reale Anwendungen und Leistungen zu optimieren.
Feintuning für die NaturSprachverarbeitung (NLP)
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch die effektive Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen verbessern möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben zu verstehen.
- Feintuning von vortrainierten Modellen wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen.
- Hyperparameter für eine verbesserte Modellleistung zu optimieren.
- Evaluierung und Einsatz von feinabgestimmten Modellen in realen Szenarien.
Feinabstimmung von KI für Finanzdienstleistungen: Risikovorhersage und Betrugserkennung
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle für Anwendungen wie Bonitätsbewertung, Betrugserkennung und Risikomodellierung mit domänenspezifischen finanzbezogenen Daten feinabstimmen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle auf finanzbezogene Datensätze zu feinabstimmen, um eine verbesserte Betrugserkennung und Risikovorhersage zu erzielen.
- Techniken wie Transfer Learning, LoRA und Regularisierung anzuwenden, um die Modell-effizienz zu steigern.
- Finanzregulierungserfordernisse in den KI-Modellierungsworkflow zu integrieren.
- Feinabgestimmte Modelle für die Produktionsnutzung auf Finanzdienstleistungsplattformen bereitzustellen.
AI-Anpassung für den Gesundheitsdienst: Medizinische Diagnostik und Predictive Analytics
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die Modelle zur klinischen Diagnostik, Krankheitsprognose und Prognose der Patientenoutcome mit strukturierten und unstrukturierten medizinischen Daten anpassen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle auf gesundheitsspezifische Datensätze, einschließlich EMRs, Bildgebung und Zeitreihendaten, anzupassen.
- Transfer Learning, Domänenanpassung und Modellkompression in medizinischen Kontexten anzuwenden.
- Datenschutz, Verzerrungen und regulatorische Vorgaben bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
- Anangepasste Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.
Feinjustierung von DeepSeek LLM für benutzerdefinierte AI-Modelle
21 StundenDiese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, maschinelles Lernen-Ingenieure und Entwickler, die DeepSeek-LLM-Modelle anpassen möchten, um branche-, domänenspezifische oder unternehmensspezifische KI-Anwendungen zu erstellen.
Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3 zu verstehen.
- Datensätze vorzubereiten und Daten für die Feinjustierung vorzuverarbeiten.
- DeepSeek-LLM für branche-spezifische Anwendungen anpassen.
- Gefeierte Modelle effizient zu optimieren und einzurichten.
Feinjustierung von Verteidigungs-AI für autonome Systeme und Überwachung
14 StundenDieses von Dozenten geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an hochqualifizierte Ingenieure für VerteidigungskI und Entwickler militärischer Technologien, die Deep-Learning-Modelle zur Verwendung in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Überwachungssystemen einstellen möchten und dabei strengste Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards erfüllen.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- ComputerVision-Modelle und Sensorenfusion für Überwachungsaufgaben und Zielerfassung einstellen.
- Autonome KI-Systeme auf sich verändernde Umgebungen und Missionen anpassen.
- Robuste Validierungsmechanismen und Fehlersicherheit in Modellpipelines implementieren.
- Einhalten von spezifischen Verteidigungsstandards bezüglich Compliance, Sicherheit und Zuverlässigkeit sichern.
Feintuning von rechtlichen KI-Modellen: Vertragsprüfung und Recherchen
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Legal Tech-Ingenieure und KI-Entwickler, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Klauselerkennung und automatisierte Recherchen in rechtlichen Serviceumgebungen feintunen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Rechtliche Dokumente für das Feintuning von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
- Feintuning-Strategien anzuwenden, um die Genauigkeit der Modelle bei rechtlichen Aufgaben zu verbessern.
- Modelle bereitzustellen, um bei Vertragsprüfung, Klassifizierung und Recherche zu unterstützen.
- Die Einhaltung von Compliance-Richtlinien sowie die Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit der AI-Ausgaben in rechtlichen Kontexten sicherzustellen.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an maschinelle Lern-Ingeneure, KI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, wie man QLoRA verwendet, um große Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen effizient zu feintunen.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
- QLoRA bei der Feintuning von großen Sprachmodellen für domänenspezifische Anwendungen umzusetzen.
- Die Feintuning-Leistung bei begrenzten Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
- Feingetonte Modelle in realen Anwendungen effizient bereitzustellen und zu evaluieren.
