Fine-Tuning ile Reinforcement Learning İnsan Geribildirimi (RLHF) Eğitimi
Reinforcement Learning İnsan Geribildirimi (RLHF) yöntemi, ChatGPT ve diğer üst düzey AI sistemlerini fine-tuning etmek için kullanılan en son yöntemdir.
Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), süper performanslı, güvenlik ve uyum sağlamak için büyük AI modellerini fine-tuning etmek isteyen ileri düzey makine öğrenimi mühendisleri ve AI araştırmacılarına yönelik olup, online veya on-site olarak sunulabilir.
Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:
- RLHF'in teorik temellerini anlamak ve neden modern AI geliştiricilerinde önemli olduğunu anlamak.
- İnsan geribildirimine dayalı ödül modelleri uygulamak için reforans öğrenme süreçlerini yönlendirmek.
- RLHF teknikleri kullanarak büyük dil modellerini fine-tuning etmek ve çıktıları insan tercihleriyle uyumlu hale getirmek.
- Üretim kalitesi AI sistemleri için RLHF iş akışlarını ölçeklendirmenin en iyi uygulamalarını uygulamak.
Eğitim Formatı
- Interaktif ders ve tartışma.
- Fazla egzersiz ve pratik.
- Canlı-lab ortamında el ile uygulama.
Eğitimi Özel Taleplere Uyarlama Seçenekleri
- Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapın.
Eğitim İçeriği
Reinforcement Learning'e İnsan Geribildirimi ile Giriş (RLHF)
- RLHF nedir ve neden önemli?
- Supervised fine-tuning yöntemleriyle karşılaştırma
- Günümüz AI sistemlerinde RLHF uygulamaları
İnsan Geribildirim ile Ödül Modelleme
- İnsan geribildirimin toplanması ve yapılandırılması
- Ödül modellerinin oluşturulması ve eğitilmesi
- Ödül model etkinliğinin değerlendirilmesi
Yakın Politika Optimizasyonu (PPO) ile Eğitim
- RLHF için PPO algoritmalarının genel bakışı
- Ödül modelleriyle PPO uygulaması
- İteratif ve güvenli model fine-tuning'i
Dil Modellerinin Pratik Fine-Tuning
- RLHF iş akışları için verisetlerinin hazırlanması
- RLHF kullanarak küçük bir LLM'nin elden fine-tuning'u
- Zorluklar ve azaltma stratejileri
RLHF'yi Üretim Sistemlerine Ölçekleme
- Bilgi altyapısı ve hesaplama düşünceleri
- Kalite kontrolü ve sürekli geribildirim döngüleri
- Yükleyip bakımı için en iyi uygulamalar
Etiği Düşünçeler ve Bias Azaltma
- İnsan geribildirimi içinde etik risklerin ele alınması
- Bias algılama ve düzeltme stratejileri
- Hizmet verimliliğinin sağlanması ve güvenli çıktılar
Mesleki Çalışmalar ve Gerçek Hayat Örnekleri
- Mesleki çalışma: RLHF ile ChatGPT'nın fine-tuning'u
- Diğer başarılı RLHF yüklemeleri
- Öğrendikler ve sektör bilgileri
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Supervised and reinforcement learning temel konseplerini anlamak
- Model ayarlaması ve sinir ağ mimarisine deneyim sahibi olmak
- Python programlama ve derin öğrenme çerçevelerine (örn., TensorFlow, PyTorch) aşinalık
Hedef Kitle
- Machine Learning Mühendisleri
- AI Araştırmacıları
Açık Eğitim Kursları 5 ve üzeri katılımcı gerektirir.
Fine-Tuning ile Reinforcement Learning İnsan Geribildirimi (RLHF) Eğitimi - Rezervasyon
Fine-Tuning ile Reinforcement Learning İnsan Geribildirimi (RLHF) Eğitimi - Talep Oluştur
Fine-Tuning ile Reinforcement Learning İnsan Geribildirimi (RLHF) - Danışmanlık Talebi
Yaklaşan Etkinlikler
İlgili Kurslar
Vertex AI’da İleri Seviye Doğrultma ve İsteğe Bağlı Yönetimi
14 SaatlerVertex AI, büyük modellerin micro-ayarlanmasına ve istemlerin yönetilmesine yönelik gelişmiş araçlar sağlar. Bu araçlar, geliştiricileri ve veri ekibini model doğruluğunu optimize etme, iterasyon iş akışlarını basitleştirme ve yerleşik kütüphaneler ve hizmetleri kullanarak değerlendirme sıkılığının sağlanması konusunda destekler.
Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), gözetimli micro-ayarlamayı, istem sürümleme ve değerlendirme hizmetlerini kullanarak generatif AI uygulamalarının performansını ve güvenilirliğini artırmak isteyen orta seviye ve üst düzey uzmanlar için tasarlanmıştır.
Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecek:
- Vertex AI'deki Gemini modellerine gözetimli micro-ayarlamayı uygulama becerilerini edinirler.
- Istem yönetim iş akışlarını, sürümleme ve test dahil olmak üzere uygulama yetenekleri kazanırlar.
- Değerlendirme kütüphanelerini kullanarak AI performansını ölçme ve optimize etme becerileri gelişir.
- Üretim ortamlarında geliştirilmiş modellerin dağıtımı ve izlenmesini sağlarlar.
Eğitim Formatı
- Etkileşimli ders ve tartışma.
- Vertex AI micro-ayarlaması ve istem araçlarıyla elden deneme laboratuvarları.
- Kurumsal model optimizasyonu üzerine vaka çalışmaları.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Transfer Öğrenmesinde İleri Teknikler
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık gerçek dünya problemlerine son teknoloji transfer öğrenimi tekniklerini uygulamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Transfer öğrenimindeki gelişmiş kavramları ve metodolojileri anlayabilecektir.
- Önceden eğitilmiş modeller için alan özel uyarlama tekniklerini uygulayabilecektir.
- Sürekli değişen görevler ve veri kümeleriyle başa çıkmak için sürekli öğrenmeyi uygulayabilecektir.
- Görevler arasında model performansını artırmak için çoklu görev ince ayarını (multi-task fine-tuning) kullanabilecektir.
Sürekli Öğrenme ve Fine-Tuned Modeller için Model Güncellemesi Stratejileri
14 SaatlerBu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI bakım mühendisleri ve MLOps profesyonellerini hedef almaktadır. Bu grup, dağıtılmış ve ince ayarlanmış modeller için sağlam sürekli öğrenme işlem hatları ve etkili güncelleştirme stratejileri uygulamayı amaçlar.
Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Dağıtılmış modellere sürekli öğrenme iş akışları tasarlama ve uygulama.
- Katastrofik unutmayı doğru eğitim ve bellek yönetimiyle azaltma.
- Model kayması veya veri değişiklikleri üzerine izleme ve güncelleştirme tetikleyicilerini otomatize etme.
- Güncelleştirme stratejilerini mevcut CI/CD ve MLOps işlem hatlarına entegre etme.
Üretimde Hazırlandırılmış Modelleri Deploy Etme
21 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ince ayarlı modelleri güvenilir ve verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- İnce ayarlı modelleri üretime dağıtmanın zorluklarını anlayabilecektir.
- Modelleri Docker ve Kubernetes gibi araçları kullanarak konteynerize edip dağıtabilecektir.
- Dağıtılan modeller için izleme ve günlük kaydı uygulayabilecektir.
- Modelleri gerçek dünya senaryolarında gecikme ve ölçeklenebilirlik için optimize edebilecektir.
Finans için Alan-Oriented İyileştirme
21 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kritik finansal görevler için yapay zeka modellerini özelleştirmede pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Finans uygulamaları için ince ayar temellerini anlayabilecektir.
- Finans alanına özgü görevler için önceden eğitilmiş modellerden yararlanabilecektir.
- Dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi ve finansal tavsiye oluşturma tekniklerini uygulayabilecektir.
- GDPR ve SOX gibi finansal düzenlemelere uyumu sağlayabilecektir.
- Finansal uygulamalarda veri güvenliğini ve etik yapay zeka uygulamalarını hayata geçirebilecektir.
Model Ayarlaması ve Büyük Dil Modelleri (LLMs)
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta ve ileri düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- İnce ayar prensiplerini ve uygulamalarını anlayabilecektir.
- Önceden eğitilmiş modelleri ince ayar için veri kümeleri hazırlayabilecektir.
- Büyük dil modellerini (LLM'ler) NLP görevleri için ince ayar yapabilecektir.
- Model performansını optimize edebilecek ve yaygın zorlukların üstesinden gelebilecektir.
Efektif İyileştirme ile Düşük Sıralı Uyum (LoRA)
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geniş ölçekli modeller için ince ayar stratejileri uygulamak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yapay zeka uygulayıcılarına yöneliktir; bunun için kapsamlı hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyulmaz.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Düşük Ranklı Adaptasyonun (LoRA) prensiplerini anlayacaklar.
- Geniş modellerin verimli bir şekilde ince ayarlanması için LoRA'yı uygulayacaklar.
- Sınırlı kaynaklara sahip ortamlar için ince ayarı optimize edecekler.
- Pratik uygulamalar için LoRA ile ince ayarlanmış modelleri değerlendirecek ve dağıtacaklar.
Multimodal Modelleri Hazırlama
28 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi yapay zeka çözümleri için çok modlu model ince ayarı konusunda uzmanlaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- CLIP ve Flamingo gibi çok modlu modellerin mimarisini anlayabileceklerdir.
- Çok modlu veri kümelerini etkili bir şekilde hazırlayabilecek ve ön işleme tabi tutabileceklerdir.
- Çok modlu modelleri belirli görevler için ince ayar yapabileceklerdir.
- Gerçek dünya uygulamaları ve performans için modelleri optimize edebileceklerdir.
Doğal Dil İşleme (NLP) için Fine-Tuning
21 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), önceden eğitilmiş dil modellerini etkili bir şekilde ince ayar yaparak NLP projelerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- NLP görevleri için ince ayarın temellerini anlayabilecektir.
- GPT, BERT ve T5 gibi önceden eğitilmiş modelleri belirli NLP uygulamaları için ince ayar yapabilecektir.
- İyileştirilmiş model performansı için hiperparametreleri optimize edebilecektir.
- İnce ayarlı modelleri gerçek dünya senaryolarında değerlendirebilecek ve dağıtabilecektir.
Finans Hizmetleri için AI'yı Fine-Tuning: Risk Tahmini ve Kötü Niyetli Etkinlik Tespiti
14 SaatlerBu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) finans sektöründeki üst düzey veri bilimcileri ve AI mühendislerinin kredi skorlaması, kötü niyetli etkinlik tespiti ve risk modellemesi gibi uygulamalar için alan spesifik finansal veriler kullanarak modelleri fine-tune etmek isteyenler için düzenlenmiştir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Finansal veri kümelerinde modellerin fine-tune edilmesiyle kötü niyetli etkinlik ve risk tahminlerini iyileştirebilecekler.
- Transfer learning, LoRA ve regularization gibi teknikleri kullanarak model verimliliğini artırabilirler.
- AI modelleme iş akışına finansal uyumluluk konularını entegre edebilirler.
- Fine-tune edilmiş modelleri finans hizmetleri platformlarında üretim kullanımı için dağıtabilecekler.
Sağlık Hizmetleri için AI'nin İyileştirilmesi: Tıbbi Tanı ve Tahmine Dayalı Analitik
14 SaatlerBu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri düzeyli tıbbi AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olup, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi veriler kullanarak klinik tanı, hastalık tahmini ve hasta sonuçları öngörüsü için modellerin iyileştirilmesini amaçlamaktadır.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- EMR'ler, görüntüleme ve zaman serisi verileri gibi sağlık hizmetleri veri kümelerinde AI modellerini iyileştirebileceklerdir.
- Transfer öğrenimi, alan uyarlama ve model sıkıştırmasını tıbbi bağlamlarda uygulayabileceklerdir.
- Model geliştirme sürecinde gizlilik, önyargı ve düzenleyici uyumluluğu ele alabileceklerdir.
- Gerçek dünya sağlık hizmeti ortamlarında iyileştirilmiş modelleri dağıtabilecektir ve izlenebilecektir.
DeepSeek LLM'yi Özel AI Modeller için Ayarlama
21 SaatlerBu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi mühendisleri ve geliştiricilere yönelik olup, belirli sektörler, alanlar veya iş ihtiyaçlarına uygun özelleştirilmiş AI uygulamaları oluşturmak için DeepSeek LLM modellerini fine-tuning yapmayı isteyen kişilere yöneliktir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:
- DeepSeek modellerinin, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil tümünün mimarisini ve özelliklerini anlamak.
- Fine-tuning için veri kümelerini hazırlama ve veriyi ön işleme yapma.
- Alan özel uygulamaları için DeepSeek LLM'yi fine-tuning yapmak.
- Fine-tuned modelleri etkili bir şekilde optimize etmek ve dağıtma.
Koruma AI'nin Otomasyon Sistemleri ve Gözetleme için Hazırlığı
14 SaatlerBu Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel olarak) yapılan, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, otonom araçlar, uçağızlar ve gözetleme sistemleri için derin öğrenme modellerini hassas güvenlik ve güvenilirlik standartlarını karşılayarak ayarlamak isteyen ileri düzey savunma AI mühendisleri ve askeri teknoloji geliştiricileri için tasarlanmıştır.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Gözetleme ve hedefleme görevleri için bilgisayarlı görüş ve sensör birleşimi modellerini ayarlayacaklar.
- Otomatik AI sistemlerini değişen ortamlara ve misyon profillerine uyarlayacaklar.
- Model akışlarında sağlam doğrulama ve güvenli çalıştırma mekanizmaları uygulayacaklar.
- Savunma özel uyumluluğu, güvenlik ve güvenlik standartlarıyla uyum sağlayacaklar.
Yasal AI Modellerinin Deneysel İyileştirilmesi: Sözleşme İncelemesi ve Yasal Araştırma
14 SaatlerBu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeyde yasal teknoloji mühendisleri ve AI geliştiricilerini hedeflemektedir. Katılımcılar, sözleşme analizi, madde çıkarması ve otomatik yasal araştırma gibi görevler için dil modellerini deneysel olarak iyileştirebilirler.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:
- NLP modellerini deneysel olarak iyileştirmek için yasal belgeleri hazırlama ve temizleme.
- Modellere yasal görevlerde daha iyi doğruluk sağlayacak deneysel iyileştirme stratejilerinin uygulanması.
- Sözleşme incelemesi, sınıflandırma ve araştırma ile ilgili modellerin dağıtılması.
- Yasal bağlamda AI çıktılarının uyumluluğunu, denetim kabiliyetini ve izlenebilirliğini sağlama.
QLoRA Kullanarak Büyük Diller Modellerini İnce Ayarlama
14 SaatlerBu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'de (online veya onsite) orta düzeyden ileri seviyeye kadar makine öğrenimi mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimciler hedeflenmektedir. Bu eğitimde katılanlar QLoRA'yı kullanarak büyük modellerin etkili şekilde belirli görevler ve özelleştirmeler için fino ayarlanmasını öğreneceklerdir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- QLoRA ve LLM'ler için nicelendirme teknikleri konusundaki teoriyi anlayacaklardır.
- QLoRA'yı, domain-özel uygulamalar için büyük dil modellerinin fino ayarlanmasında nasıl kullanabileceklerini öğreneceklerdir.
- Nicelendirme kullanarak sınırlı hesaplama kaynaklarında fino ayarlamayı optimize edeceklerdir.
- QLoRA'yı kullanarak fino ayarlanmış modellerin gerçek dünya uygulamalarında etkili bir şekilde dağıtma ve değerlendirme yöntemlerini öğreneceklerdir.
