Formation Fine-Tuning avec Reinforcement Learning à partir des Feedback Humain (RLHF)
Reinforcement Learning de Human Feedback (RLHF) est une méthode de pointe utilisée pour affiner des modèles comme ChatGPT et d'autres systèmes AI de haut niveau.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique avancés et aux chercheurs en IA qui souhaitent appliquer RLHF pour affiner les grands modèles d'IA afin de garantir une performance supérieure, une sécurité accrue et une meilleure cohérence.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondements théoriques du RLHF et pourquoi il est essentiel dans le développement moderne de l'IA.
- 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 des techniques RLHF afin d'aligner leurs sorties avec les préférences humaines.
- Appliquer les meilleures pratiques pour échelonner les workflows RLHF pour les systèmes AI de production.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Plan du cours
Introduction aux Reinforcement Learning à partir des Retours Humains (RLHF)
- Qu'est-ce que le RLHF et pourquoi cela importe
- Comparaison avec les méthodes de fine-tuning supervisé
- Applications du RLHF dans les systèmes AI modernes
Modélisation des Récompenses avec des Retours Humains
- Collecte et structuration des retours humains
- Construction et formation des modèles de récompense
- Évaluation de l'efficacité des modèles de récompense
Formation avec l'Optimisation de Politique Proche (PPO)
- Aperçu des algorithmes PPO pour le RLHF
- Mise en œuvre du PPO avec les modèles de récompense
- Fine-tuning itératif et sûr des modèles
Applications Pratiques Fine-Tuning des Modèles Linguistiques
- Préparation des jeux de données pour les workflows RLHF
- Formation pratique d'un petit LLM en utilisant le RLHF
- Défis et stratégies de mitigation
Mise à l'échelle du RLHF vers les Systèmes de Production
- Considérations sur l'infrastructure et la puissance de calcul
- Assurance qualité et boucles de retour continues
- Bonnes pratiques pour le déploiement et la maintenance
Considérations Éthiques et Mitigation des Biases
- Traitement des risques éthiques dans les retours humains
- Stratégies de détection et de correction des biases
- Garantie de l'alignement et des sorties sûres
Cas Pratiques et Exemples du Monde Réel
- Cas pratique : Fine-tuning ChatGPT avec RLHF
- Autres déploiements réussis de RLHF
- Leçons apprises et insights industriels
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux de l'apprentissage supervisé et de renforcement
- Expérience en fine-tuning de modèles et architectures de réseaux neuronaux
- Familiarité avec Python programmation et cadres d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
Public cible
- Machine Learning Ingénieurs
- Chercheurs en IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Fine-Tuning avec Reinforcement Learning à partir des Feedback Humain (RLHF) - Réservation
Formation Fine-Tuning avec Reinforcement Learning à partir des Feedback Humain (RLHF) - Demande de renseignements
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Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent améliorer les performances et la fiabilité des applications d'IA générative en utilisant l'ajustement fin supervisé, la gestion des versions des prompts et les services d'évaluation dans Vertex AI.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Appliquer des techniques d'ajustement fin supervisé aux modèles Gemini dans Vertex AI.
- Mettre en œuvre des workflows de gestion des prompts incluant la versioning et les tests.
- Utiliser les bibliothèques d'évaluation pour évaluer et optimiser les performances de l'IA.
- Déployer et surveiller les modèles améliorés dans des environnements de production.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec discussion.
- Laboratoires pratiques avec les outils d'ajustement fin et de gestion des prompts de Vertex AI.
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Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser un rendez-vous.
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- Appliquer l'apprentissage continu pour gérer des tâches et des ensembles de données en constante évolution.
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- Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail d'apprentissage continu pour les modèles déployés.
- Atténuer l'oubli catastrophique grâce à une gestion appropriée de la formation et de la mémoire.
- Automatiser le suivi et les déclencheurs de mise à jour en fonction du drift du modèle ou des changements de données.
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- Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les applications financières.
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- Appliquer des techniques de détection des fraudes, d'évaluation des risques et de génération de conseils financiers.
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- Comprendre les principes du réglage fin et ses applications.
- Préparer des ensembles de données pour affiner les modèles pré-entraînés.
- Affiner les grands modèles de langage (LLM) pour les tâches de NLP.
- Optimiser les performances des modèles et relever les défis les plus courants.
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- 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.
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- 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.
Affinage de l'IA pour les services financiers : prédiction des risques et détection de la fraude
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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.
Affinement de l'IA pour la santé : diagnostic médical et analyse prédictive
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA médicale et aux data scientists intermédiaires à avancés qui souhaitent affiner des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et la prévision des résultats des patients en utilisant des données médicales structurées et non structurées.
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.
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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.
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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.
