Formation Fine-tuning par apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF)
L'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) est une méthode de pointe utilisée pour le fine-tuning de modèles tels que ChatGPT et d'autres systèmes d'IA de premier plan.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau avancé et aux chercheurs en IA qui souhaitent appliquer le RLHF pour affiner les grands modèles d'IA afin d'obtenir des performances supérieures, une meilleure sécurité et un alignement optimal.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondements théoriques du RLHF et son importance cruciale dans le développement de l'IA moderne.
- Mettre en œuvre des modèles de récompense basés sur les retours humains pour guider les processus d'apprentissage par renforcement.
- Affiner les grands modèles de langage à l'aide de techniques RLHF pour aligner les sorties sur les préférences humaines.
- Appliquer les bonnes pratiques pour mettre à l'échelle les flux de travail RLHF destinés aux systèmes d'IA de production.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.
Plan du cours
Introduction à l'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF)
- Qu'est-ce que le RLHF et pourquoi est-il important
- Comparaison avec les méthodes de fine-tuning supervisé
- Applications du RLHF dans les systèmes d'IA modernes
Modélisation de la récompense à partir des retours humains
- Collecte et structuration des retours humains
- Conception et entraînement de modèles de récompense
- Évaluation de l'efficacité des modèles de récompense
Entraînement par optimisation de politique proximale (PPO)
- Présentation des algorithmes PPO pour le RLHF
- Implémentation de PPO avec des modèles de récompense
- Ajustement itératif et sécurisé des modèles
Fine-tuning pratique des modèles de langage
- Préparation des jeux de données pour les flux de travail RLHF
- Fine-tuning pratique d'un petit LLM à l'aide du RLHF
- Défis et stratégies d'atténuation
Mise à l'échelle du RLHF pour les systèmes de production
- Considérations en matière d'infrastructure et de puissance de calcul
- Assurance qualité et boucles de retour d'information continues
- Meilleures pratiques pour le déploiement et la maintenance
Considérations éthiques et atténuation des biais
- Gestion des risques éthiques liés aux retours humains
- Stratégies de détection et de correction des biais
- Garantir l'alignement et des sorties sûres
Études de cas et exemples concrets
- Étude de cas : Fine-tuning de ChatGPT avec le RLHF
- Autres déploiements réussis du RLHF
- Leçons apprises et insights sectoriels
Pré requis
- Comprendre les fondements de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage par renforcement
- Avoir de l'expérience avec le fine-tuning de modèles et les architectures de réseaux de neurones
- Maîtriser la programmation Python et les frameworks d'apprentissage profond (par ex., TensorFlow, PyTorch)
Public cible
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Chercheurs en IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Fine-tuning par apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) - Réservation
Formation Fine-tuning par apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) - Demande de renseignements
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- Comprendre les concepts et méthodologies avancés de l'apprentissage par transfert.
- Mettre en œuvre des techniques d'adaptation spécifiques à un domaine pour les modèles pré-entraînés.
- Appliquer l'apprentissage continu pour gérer des tâches et des ensembles de données en constante évolution.
- Maîtriser le réglage fin multi-tâches pour améliorer les performances des modèles à travers les tâches.
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- Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail d'apprentissage continu pour les modèles déployés.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux du Fine-Tuning pour les applications financières.
- Exploiter des modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques au domaine financier.
- Appliquer des techniques de détection de fraude, d'évaluation des risques et de génération de conseils financiers.
- Assurer la conformité aux réglementations financières telles que le RGPD et SOX.
- Mettre en œuvre des pratiques de sécurité des données et d'IA éthique dans les applications financières.
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- Comprendre les principes de l'ajustement et ses applications.
- Préparer les ensembles de données pour l'ajustement des modèles pré-entraînés.
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- Optimiser la performance des modèles et résoudre les problèmes courants.
Fine-Tuning Éfficace avec l'Adaptation de Rang Faible (LoRA)
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'adaptation de faible rang (LoRA).
- Mettre en œuvre la LoRA pour un réglage fin efficace des grands modèles.
- Optimiser le réglage fin pour les environnements à ressources limitées.
- Évaluer et déployer des modèles ajustés par LoRA pour des applications pratiques.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture des modèles multimodaux tels que CLIP et Flamingo.
- Préparer et prétraiter efficacement des ensembles de données multimodales.
- Affiner les modèles multimodaux pour des tâches spécifiques.
- Optimiser les modèles pour des applications et des performances réelles.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les tâches de TAL.
- Affiner les modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT, et T5 pour des applications NLP spécifiques.
- Optimiser les hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles.
- Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Affiner les modèles d'IA sur des ensembles de données financières pour améliorer la prédiction de la fraude et des risques.
- Appliquer des techniques telles que le transfert d'apprentissage, LoRA et la régularisation pour améliorer l'efficacité du modèle.
- Intégrer les considérations de conformité financière dans le flux de travail de modélisation IA.
- Déployer des modèles affinés pour une utilisation en production sur des plateformes de services financiers.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Affiner des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les DME, l'imagerie et les données temporelles.
- Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation de domaine et la compression des modèles dans des contextes médicaux.
- Aborder les questions de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
- Déployer et surveiller des modèles affinés dans des environnements de santé réels.
Affinement des modèles DeepSeek LLM pour les modèles IA personnalisés
21 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs avancés en IA, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs qui souhaitent affiner les modèles DeepSeek LLM pour créer des applications d'IA spécialisées adaptées à des industries, domaines ou besoins commerciaux spécifiques.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture et les capacités des modèles DeepSeek, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
- Préparer les jeux de données et prétraiter les données pour l'affinement.
- Affiner les modèles DeepSeek LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
- Optimiser et déployer efficacement les modèles affinés.
Affinement de l'IA Défense pour les Systèmes Autonomes et la Surveillance
14 HeuresCette formation en direct et encadrée par un instructeur à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux ingénieurs AI de défense de niveau avancé et aux développeurs de technologies militaires qui souhaitent affiner les modèles d'apprentissage profond pour une utilisation dans des véhicules autonomes, des drones et des systèmes de surveillance tout en respectant des normes de sécurité et de fiabilité strictes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Affiner les modèles de vision par ordinateur et de fusion de capteurs pour les tâches de surveillance et de ciblage.
- Adapter les systèmes AI autonomes aux environnements changeants et aux profils des missions.
- Mettre en œuvre des mécanismes robustes de validation et d'auto-sauvegarde dans les pipelines de modèles.
- Assurer la conformité avec les normes spécifiques à la défense en matière de compliance, de sécurité et de sûreté.
Affinement des modèles d'IA juridique : revue de contrats et recherche juridique
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur, en direct (en ligne ou sur place), est destinée aux ingénieurs de la tech juridique et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent affiner des modèles linguistiques pour des tâches comme l'analyse des contrats, l'extraction de clauses et la recherche juridique automatisée dans les environnements de services juridiques.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Préparer et nettoyer des documents juridiques pour l'affinement des modèles NLP.
- Appliquer des stratégies d'affinement pour améliorer la précision du modèle sur les tâches juridiques.
- Déployer des modèles pour aider à la revue de contrats, à la classification et à la recherche.
- Assurer le respect des réglementations, l'auditabilité et la traçabilité des résultats d'IA dans les contextes juridiques.
Fine-Tuning Modèles de Langue Évolutifs Utilisant QLoRA
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et avancés en apprentissage automatique, développeurs IA et scientifiques des données qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour ajuster efficacement de grands modèles à des tâches spécifiques et des personnalisations.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre la théorie derrière QLoRA et les techniques de quantification pour les LLM (Large Language Models).
- Mettre en œuvre QLoRA pour l'ajustement fin de grands modèles de langage dans des applications spécifiques à un domaine.
- Optimiser la performance de l'ajustement fin sur des ressources informatiques limitées en utilisant la quantification.
- Déployer et évaluer efficacement les modèles ajustés fin dans des applications du monde réel.
