Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Training Cursus

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is een geavanceerde methode die wordt gebruikt voor het fine-tunen van modellen zoals ChatGPT en andere toonaangevende AI-systemen.

Deze interactieve, live training (online of locatiegestuurd) is bedoeld voor machine learning engineers en AI-onderzoekers met een geavanceerd niveau die RLHF willen toepassen om grote AI-modellen te fine-tunen voor optimale prestaties, veiligheid en alignment.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

De theoretische grondslagen van RLHF te begrijpen en waarom deze essentieel zijn in moderne AI-ontwikkeling.
Beloonmodellen (reward models) op basis van menselijke feedback te implementeren om versterkingslerenprocessen te sturen.
Grote taalmodellen te fine-tunen met RLHF-technieken om de output uit te lijnen op menselijke voorkeuren.
Best practices toe te passen voor het schalen van RLHF-workflows voor productieklare AI-systemen.

Opbouw van de cursus

Interactieve les en discussie.
Uitgebreide oefeningen en praktijkoefeningen.
Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

Neem contact met ons op om een op maat gemaakte training voor deze cursus te regelen.

Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op

Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.

Duur 14 uren

Cursusaanbod

Inleiding tot Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Wat is RLHF en waarom is dit belangrijk
Vergelijking met supervised fine-tuning methoden
Toepassingen van RLHF in moderne AI-systemen

Beloonmodellering met menselijke feedback

Verzamelen en structureren van menselijke feedback
Opbouwen en trainen van beloonmodellen (reward models)
Evaluatie van de effectiviteit van beloonmodellen

Training met Proximal Policy Optimization (PPO)

Overzicht van PPO-algoritmen voor RLHF
Implementatie van PPO met beloonmodellen
Iteratief en veilig fine-tunen van modellen

Praktisch fine-tunen van taalmodellen

Voorbereiden van datasets voor RLHF-workflows
Hands-on fine-tuning van een klein LLM met RLHF
Uitdagingen en mitigatiestrategieën

Schalen van RLHF naar productsystemen

Overwegingen op het gebied van infrastructuur en compute
Kwaliteitsborging en continue feedbackloops
Best practices voor implementatie en onderhoud

Ethische overwegingen en mitigatie van bias

Aanpakken van ethische risico's in menselijke feedback
Strategieën voor detectie en correctie van bias
Garanderen van alignment en veilige outputs

Casestudies en voorbeelden uit de praktijk

Casestudy: Fine-tunen van ChatGPT met RLHF
Andere succesvolle RLHF-implementaties
Lessen geleerd en inzicht in de industrie

Vereisten

Een begrip van de basisprincipes van supervised en reinforcement learning
Ervaring met het fine-tunen van modellen en neurale netwerkarchitecturen
Vakbekwaamheid in Python-programmeren en deep learning-frameworks (bijv. TensorFlow, PyTorch)

Doelgroep

Machine learning engineers
AI-onderzoekers

Aangepaste bedrijfsopleiding

Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.

Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.

Investering

Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*

Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen

(*De eindprijs kan variëren afhankelijk van de technische specialisatie van het cursus, het aangepaste niveau, de methode van levering en het aantal leerlingen)

Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Training Cursus

Cursusaanbod

Inleiding tot Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Beloonmodellering met menselijke feedback

Training met Proximal Policy Optimization (PPO)

Praktisch fine-tunen van taalmodellen

Schalen van RLHF naar productsystemen

Ethische overwegingen en mitigatie van bias

Casestudies en voorbeelden uit de praktijk

Vereisten

Aangepaste bedrijfsopleiding

Voorlopige Aankomende Cursussen

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Gerelateerde categorieën

Deze site op andere locaties

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Training Cursus

Cursusaanbod

Inleiding tot Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Beloonmodellering met menselijke feedback

Training met Proximal Policy Optimization (PPO)

Praktisch fine-tunen van taalmodellen

Schalen van RLHF naar productsystemen

Ethische overwegingen en mitigatie van bias

Casestudies en voorbeelden uit de praktijk

Vereisten

Aangepaste bedrijfsopleiding

Voorlopige Aankomende Cursussen

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Fine-tuning met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Gerelateerde cursussen

Geavanceerd Fine-Tuning & Promptbeheer in Vertex AI

Geavanceerde technieken in transfer learning

Voortdurend leren en strategieën voor het bijwerken van afgestemde modellen

Het implementeren van fijntuningde modellen in productie

Domeinspecifiek fine-tuning voor de financiële sector

Modelafstemming en grote taalmodellen (LLM's)

Efficiënt fine-tunen met Low-Rank Adaptation (LoRA)

Het afstemmen van multimodale modellen

Fijnschalen van natuurlijke taalverwerking (NLP)

Het afstemmen van AI voor de financiële dienstverlening: risicovoorspelling en fraude-detectie

Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse

Het finetunen van DeepSeek LLM voor op maat gemaakte AI-modellen

Het afstemmen van defensieve AI voor autonome systemen en surveillancesystemen

Het afstellen van juridische AI-modellen: Contractanalyse en juridisch onderzoek

Grote taalmodellen finetunen met behulp van QLoRA

Gerelateerde categorieën

Reinforcement Learning

Fine-Tuning

Deze site op andere locaties

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites