Fine-Tuning mittels Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Schulung
Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) ist eine hochmoderne Methode zur Feinabstimmung von Modellen wie ChatGPT und anderen führenden KI-Systemen.
Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Ingenieure und KI-Forschende, die RLHF anwenden möchten, um grosse KI-Modelle für hervorragende Leistung, Sicherheit und Ausrichtung zu optimieren.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:
- die theoretischen Grundlagen von RLHF verstehen und erkennen, warum sie in der modernen KI-Entwicklung unverzichtbar sind.
- Reward-Modelle basierend auf menschlichem Feedback implementieren, um den Reinforcement-Learning-Prozess zu steuern.
- Grosse Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabstimmen, um die Ausgaben an menschliche Präferenzen anzupassen.
- Bewährte Praktiken zur Skalierung von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anwenden.
Form der Schulung
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Viel Übung und praktische Anwendung.
- Kompetente Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Möglichkeiten zur Anpassung der Schulung
- Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu organisieren.
Schulungsübersicht
Einführung in Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)
- Was ist RLHF und warum es wichtig ist
- Vergleich mit Methoden der überwachten Feinabstimmung
- Anwendungen von RLHF in modernen KI-Systemen
Reward-Modellierung mit menschlichem Feedback
- Erhebung und Strukturierung menschlichen Feedbacks
- Erstellung und Training von Reward-Modellen
- Bewertung der Effektivität von Reward-Modellen
Training mit Proximal Policy Optimization (PPO)
- Übersicht der PPO-Algorithmen für RLHF
- Implementierung von PPO mit Reward-Modellen
- Iteratives und sicheres Feinabstimmen von Modellen
Praktische Feinabstimmung von Sprachmodellen
- Vorbereitung von Datensätzen für RLHF-Arbeitsabläufe
- Kompetente Feinabstimmung eines kleinen LLMs mittels RLHF
- Herausforderungen und Strategien zur Minderung derselben
Skalierung von RLHF auf Produktionssysteme
- Aspekte der Infrastruktur und Rechenleistung
- Qualitätssicherung und kontinuierliche Feedbackschleifen
- Bewährte Praktiken für Betrieb und Wartung
Ethische Überlegungen und Bias-Minderung
- Ansprechen ethischer Risiken im menschlichen Feedback
- Strategien zur Erkennung und Korrektur von Verzerrungen
- Sicherstellung der Ausrichtung und sicherer Ausgaben
Fallstudien und Praxisbeispiele
- Fallstudie: Feinabstimmung von ChatGPT mit RLHF
- Erfolgreiche RLHF-Implementierungen in der Praxis
- Gewonnene Erkenntnisse und Brancheneinsichten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in überwachtem Lernen und Reinforcement Learning
- Erfahrung mit der Feinabstimmung von Modellen und neuronalen Netzwerkarchitekturen
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung und Deep-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
Zielgruppe
- Machine-Learning-Ingenieure
- KI-Forschende
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Fine-Tuning mittels Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Schulung - Buchung
Fine-Tuning mittels Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Schulung - Anfrage
Fine-Tuning mittels Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittenes Fine-Tuning & Prompt-Management in Vertex AI
14 StundenVertex AI bietet erweiterte Tools zum Fine-Tuning grosser Modelle und zur Verwaltung von Prompts, die Entwicklern und Data-Teams ermöglichen, die Modellgenauigkeit zu optimieren, Iterationsworkflows zu straffen und durch integrierte Bibliotheken und Dienste eine strenge Evaluation sicherzustellen.
Dieser instruktionsgeführte, lebendige Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmerinnen und Teilnehmer mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Generative-AI-Anwendungen mittels supervised Fine-Tuning, Prompt-Versionierung und Evaluation-Diensten in Vertex AI verbessern möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:
- Techniken zum supervised Fine-Tuning auf Gemini-Modelle in Vertex AI anwenden.
- Prompt-Management-Workflows einschließlich Versionierung und Tests implementieren.
- Evaluation-Bibliotheken nutzen, um die KI-Leistung zu benchmarken und zu optimieren.
- Verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitstellen und überwachen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Praktische Labore mit Vertex AI Fine-Tuning- und Prompt-Tools.
- Case Studies zur Optimierung von Unternehmensmodellen.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Um ein massgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.
Fortgeschrittene Techniken im Transfer Learning
14 StundenDiese instructor-led-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Machine-Learning-Experten auf fortgeschrittenem Niveau, die modernste Transfer-Learning-Techniken beherrschen und diese auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Fortgeschrittene Konzepte und Methodologien im Transfer Learning zu verstehen.
- Domänenspezifische Anpassungstechniken für vortrainierte Modelle umzusetzen.
- Kontinuierliches Lernen anzuwenden, um sich entwickelnde Aufgaben und Datensätze zu verwalten.
- Multi-Task-Fine-Tuning zu beherrschen, um die Modellleistung über verschiedene Aufgaben hinweg zu verbessern.
Kontinuierliches Lernen und Modell-Update-Strategien für feinabgestimmte Modelle
14 StundenDieses von einer Lehrkraft geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Wartungstechniker:innen und MLOps-Fachleute, die robuste Pipelines für kontinuierliches Lernen und wirksame Update-Strategien für eingesetzte, fine-tunete Modelle implementieren möchten.
N completion dieses Trainings werden die Teilnehmer:innen in der Lage sein:
- Kontinuierliche Lernworkflows für eingesetzte Modelle zu entwerfen und zu implementieren.
- Katastrophales Vergessen durch geeignetes Training und Memory-Management zu mitigieren.
- Überwachungs- und Update-Auslöser basierend auf Modell-Drift oder Datenänderungen zu automatisieren.
- Modellaktualisierungsstrategien in bestehende CI/CD- und MLOps-Pipelines zu integrieren.
Bereitstellung feiner abgestimmter Modelle in der Produktion
21 StundenDieser vom Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die feine abgestimmte Modelle zuverlässig und effizient bereitstellen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Die Herausforderungen bei der Bereitstellung fein abgestimmter Modelle in der Produktion zu verstehen.
- Modelle mit Tools wie Docker und Kubernetes zu containerisieren und bereitzustellen.
- Überwachung und Protokollierung für bereitgestellte Modelle zu implementieren.
- Modelle für Latenzzeit und Skalierbarkeit in realen Szenarien zu optimieren.
Domänenspezifisches Feintuning für die Finanzbranche
21 StundenDiese vom Instructor geführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die praktische Fähigkeiten zur Anpassung von KI-Modellen für kritische finanzielle Aufgaben erlangen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen des Feinetunings für Finanzanwendungen zu verstehen.
- Vortrainierte Modelle für domänenspezifische Aufgaben in der Finanzwelt einzusetzen.
- Techniken zur Betrugserkennung, Risikobewertung und Generierung von Finanzberatung anzuwenden.
- Die Einhaltung finanzieller Vorschriften wie DSGVO und SOX sicherzustellen.
- Massnahmen für Datensicherheit und ethische KI-Praktiken in Finanzanwendungen zu implementieren.
Feinabstimmung von Modellen und Grossen Sprachmodellen (LLMs)
14 StundenDieser live geführte Schulungskurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenen bis mittleren Vorkenntnissen, die vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien des Fine-Tunings und dessen Anwendungen zu verstehen.
- Datensätze für die Feinabstimmung vortrainierter Modelle vorzubereiten.
- Grosse Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
- Die Modellleistung zu optimieren und häufig auftretende Herausforderungen zu bewältigen.
Effizientes Fine-Tuning mit Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 StundenDieser live geleitete Schulungskurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und KI-Praktiker mit mittleren Kenntnissen, die Fine-Tuning-Strategien für grosse Modelle implementieren möchten, ohne auf umfangreiche Rechenressourcen zurückgreifen zu müssen.
Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Die Prinzipien von Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
- LoRA für ein effizientes Fine-Tuning grosser Modelle einzusetzen.
- Das Fine-Tuning an ressourcenbeschränkte Umgebungen anzupassen.
- Für LoRA optimierte Modelle zu evaluieren und für praktische Anwendungen bereitzustellen.
Feinabstimmung Multimodeller Modelle
28 StundenDieser von Instruktoren geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die multimodale Modelle feinabstimmen möchten, um innovative KI-Lösungen zu entwickeln.
Abschliessend können die Teilnehmer folgendes:
- Die Architektur multimodaler Modelle wie CLIP und Flamingo verstehen.
- Multimodale Datensätze effektiv vorbereiten und vorverarbeiten.
- Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabstimmen.
- Modelle für reale Anwendungen und Leistung optimieren.
Feinabstimmung für das Natural Language Processing (NLP)
21 StundenDiese instruktorengeführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Leistungsniveau, die ihre NLP-Projekte durch effektive Feinabstimmung vor trainierter Sprachmodelle verbessern möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben zu verstehen.
- vortrainierte Modelle wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen feinabzustimmen.
- Hyperparameter zur Verbesserung der Modellleistung zu optimieren.
- feinabgestimmte Modelle in realen Szenarien zu evaluieren und bereitzustellen.
Feinabstimmung von KI für Finanzdienstleistungen: Risikovorsage und Betrugserkennung
14 StundenDieser instruktionsgeleitete, lebendige Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle für Anwendungen wie Kreditwürdigkeitsbewertung, Betrugserkennung und Risikomodellierung unter Verwendung domänenspezifischer Finanzdaten feinabstimmen möchten.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:
- KI-Modelle auf Finanzdatensätzen feinabstimmen, um eine bessere Vorhersage von Betrug und Risiken zu ermöglichen.
- Techniken wie Transfer-Learning, LoRA und Regularisierung anwenden, um die Modelleffizienz zu verbessern.
- Aspekte der finanziellen Compliance in den Workflow der KI-Modellierung integrieren.
- feinabgestimmte Modelle für den produktiven Einsatz in Finanzdienstleistungsplattformen bereitstellen.
Feinabstimmung von KI für das Gesundheitswesen: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik
14 StundenDieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Data Scientists mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und die Prognose von Patientenergebnissen mithilfe strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:
- KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen feinabstimmen, darunter EMRs (Elektronische Patientenakten), Bilddaten und Zeitreihendaten.
- Transferlernen, Domänenanpassung und Modellkomprimierung in medizinischen Kontexten anwenden.
- Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellementwicklung berücksichtigen.
- Feinabgestimmte Modelle in realen Umgebungen des Gesundheitswesens bereitstellen und überwachen.
Feinabstimmung von DeepSeek LLM für benutzerdefinierte KI-Modelle
21 StundenDieses live geleitete Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Machine-Learning-Ingenieure und Entwickler, die DeepSeek-LLM-Modelle feinabstimmen möchten, um spezialisierte KI-Anwendungen für bestimmte Branchen, Domänen oder geschäftliche Anforderungen zu entwickeln.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer Folgendes:
- Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3, verstehen.
- Datensätze vorbereiten und Daten für die Feinabstimmung vorverarbeiten.
- DeepSeek LLM für domänenspezifische Anwendungen feinabstimmen.
- Feinabgestimmte Modelle effizient optimieren und bereitstellen.
Feinabstimmung von Abwehr-KI für autonome Systeme und Überwachung
14 StundenDiese unter Anleitung erfahrener Dozent:innen durchgeführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler von Verteidigungs-KI auf fortgeschrittenem Niveau sowie an Entwicklerinnen und Entwickler militärischer Technologien, die tiefe neuronale Netze für den Einsatz in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Überwachungssystemen feinabstimmen möchten und dabei strenge Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards einhalten müssen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer:
- Computer-Vision-Modelle und Sensor-Fusion-Modelle für Überwachungs- und Zielerfassungsaufgaben feinabstimmen.
- Autonome KI-Systeme an sich ändernde Umgebungen und Missionsprofile anpassen.
- Robuste Validierungs- und Ausfallsicherheitsmechanismen in den Modell-Pipelines implementieren.
- Die Übereinstimmung mit spezifischen Verteidigungs-Vorschriften, Sicherheits- und Datenschutzstandards gewährleisten.
Feinabstimmung juristischer KI-Modelle: Vertragsprüfung und Rechtsrecherche
14 StundenDieses von Instrukteuren geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Legal-Tech-Ingenieure und KI-Entwickler auf mittlerem Niveau, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Klausel-Extraktion und automatisierte Rechtsrecherche in juristischen Dienstleistungsumgebungen feinabstimmen möchten.
Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:
- Juristische Dokumente für die Feinabstimmung von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
- Feinabstimmungsstrategien anzuwenden, um die Modellgenauigkeit bei juristischen Aufgaben zu verbessern.
- Modelle zur Unterstützung der Vertragsprüfung, Klassifizierung und Recherche bereitzustellen.
- Compliance, Nachvollziehbarkeit und Rückverfolgbarkeit von KI-Ausgaben in juristischen Kontexten sicherzustellen.
Feinabstimmung grosser Sprachmodelle mit QLoRA
14 StundenDieser instruktorgeführte Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Maschinelles Lernen-Ingenieure, KI-Entwickler und Datenwissenschaftler auf dem mittleren bis fortgeschrittenen Niveau, die lernen möchten, wie man QLoRA effizient für die Feinabstimmung grosser Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen verwendet.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
- QLoRA bei der Feinabstimmung grosser Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen einzusetzen.
- Die Feinabstimmungsleistung auf begrenzte Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
- Feingetunte Modelle effizient in realen Anwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.
