Fine-tuning modeli AI i duże modele językowe (LLM)

Sztuczna Inteligencja (AI)

Szkolenie „Dostrajanie Modeli AI i Duże Modele Językowe (LLM)” pozwala zdobyć praktyczną wiedzę z zakresu fine-tuningu modeli sztucznej inteligencji oraz ich zastosowania w rzeczywistych projektach biznesowych i technologicznych. Uczestnicy poznają proces przygotowania danych, metody uczenia transferowego, techniki dostrajania modeli transformerowych oraz sposoby pracy z dużymi modelami językowymi wykorzystywanymi w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Program obejmuje zagadnienia związane z trenowaniem modeli na własnych zbiorach danych, optymalizacją parametrów, oceną jakości modeli oraz skalowaniem procesów uczenia z wykorzystaniem środowisk chmurowych. Szkolenie porusza również nowoczesne podejścia, takie jak prompt engineering, zero-shot i few-shot learning oraz techniki efektywnego dostrajania, w tym LoRA. Szkolenie jest przeznaczone dla programistów, analityków danych, inżynierów uczenia maszynowego i wszystkich osób, które chcą rozwijać kompetencje w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji i praktycznego wykorzystania modeli LLM.

Czas trwania: 2 dni / 14 h

Opis

Podstawy fine-tuningu

Fine-tuning i uczenie transferowe
Modele pretrenowane
Zastosowania biznesowe

Przygotowanie danych

Pozyskiwanie i czyszczenie danych
Analiza i eksploracja danych
Przygotowanie zbiorów treningowych

Techniki dostrajania

Uczenie transferowe i ekstrakcja cech
Hugging Face i modele transformerowe
Fine-tuning nadzorowany i nienadzorowany

Praca z LLM

Dostosowywanie modeli językowych
Prompt engineering
Trenowanie na własnych danych

Optymalizacja i skalowanie

Ewaluacja i hiperparametry
Trening rozproszony i chmura
Overfitting i underfitting

Zaawansowane zagadnienia

LoRA, zero-shot i few-shot learning
Modele wielomodalne
Etyka i dobre praktyki AI

FAQ – Fine-tuning modeli AI i duże modele językowe (LLM)

1. Czym jest fine-tuning modeli AI?

Fine-tuning to proces dostosowywania pretrenowanego modelu AI do konkretnego zadania lub domeny. Szkolenie pokazuje, jak zwiększyć skuteczność modeli poprzez pracę na własnych danych.

2. Jak przygotować dane do dostrajania modeli?

Program obejmuje pozyskiwanie, czyszczenie i analizę danych. Uczestnicy uczą się przygotowywać zbiory danych odpowiednie do trenowania i dostrajania modeli AI.

3. Czy szkolenie obejmuje pracę z modelami LLM i Hugging Face?

Tak. Szkolenie obejmuje praktyczne dostrajanie modeli transformerowych i dużych modeli językowych z wykorzystaniem popularnych bibliotek, w tym Hugging Face.

4. Czym są LoRA, zero-shot i few-shot learning?

Program obejmuje nowoczesne techniki efektywnego dostrajania modeli, takie jak LoRA oraz podejścia zero-shot i few-shot, które pozwalają ograniczyć koszty trenowania.

5. Jak oceniać i skalować modele AI po fine-tuningu?

Szkolenie obejmuje ewaluację jakości modeli, dobór hiperparametrów oraz skalowanie procesów trenowania z wykorzystaniem środowisk rozproszonych i chmury.

ZOBACZ NASZE INNE SZKOLENIA

Zapytaj
o szkolenie

Nie widzisz szkolenia, którego szukasz?

Żadna tematyka nas nie ogranicza – jesteśmy otwarci i stworzymy szkolenie idealnie dopasowane do Twoich potrzeb.

Przykładowe szkolenia: Cisco, Analiza biznesowa, BPMN, UML, PowerBi, Elasticsearch, Sztuczna inteligencja, Python, C++, C#, Selenium, Jenkins, Szkolenia miękkie, UX, Social Media i Marketing, Sprzedaż, Zarządzanie projektami, Design Thinking, Linux, Embedded, Postman, Ms Excel, Adobe, Docker, Kubernetes, Terraform, Azure, SAP, UiPath, Machine Learning.