Curso de Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Reinforcement Learning desde el Feedback Humano (RLHF) es un método de vanguardia utilizado para afinar modelos como ChatGPT y otros sistemas AI de alta gama.
Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de aprendizaje automático e investigadores en IA que desean aplicar RLHF para afinar modelos grandes de IA con un rendimiento superior, seguridad y alineación.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender las bases teóricas del RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de AI.
- Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
- Afinar modelos de lenguaje grandes utilizando técnicas RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
- Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo RLHF para sistemas AI de grado producción.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.
Programa del Curso
Introducción a Reinforcement Learning desde el Feedback Humano (RLHF)
- Qué es RLHF y por qué es importante
- Comparación con métodos de fine-tuning supervisados
- Aplicaciones de RLHF en sistemas modernos de IA
Modelado de Recompensas con Feedback Humano
- Colección y estructuración del feedback humano
- Construcción y entrenamiento de modelos de recompensa
- Evaluación de la efectividad de los modelos de recompensa
Entrenamiento con Optimización de Política Próxima (PPO)
- Visión general de los algoritmos PPO para RLHF
- Implementación de PPO con modelos de recompensa
- Fine-tuning iterativo y seguro de los modelos
Aplicaciones Prácticas de Modelos de Lenguaje
- Preparación de conjuntos de datos para flujos de trabajo RLHF
- Taller de fine-tuning de un pequeño LLM usando RLHF
- Dificultades y estrategias de mitigación
Escalar RLHF a Sistemas de Producción
- Consideraciones de infraestructura y computo
- Aseguramiento de calidad y bucles de feedback continuos
- Prácticas recomendadas para despliegue y mantenimiento
Consideraciones Éticas y Mitigación del Sesgo
- Abordar riesgos éticos en el feedback humano
- Estrategias de detección y corrección de sesgos
- Asegurar alineación y salidas seguras
Casos de Estudio y Ejemplos del Mundo Real
- Caso de estudio: Fine-tuning ChatGPT con RLHF
- Otras implementaciones exitosas de RLHF
- Lecciones aprendidas e insights de la industria
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Una comprensión de los fundamentos del aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo
- Experiencia en el ajuste de modelos y arquitecturas de redes neuronales
- Familiaridad con Python programación y marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
Publlico objetivo
- Ingenieros Machine Learning
- Investigadores de IA
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Prepare conjuntos de datos para ajustar los modelos previamente entrenados.
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- Implemente LoRA para un ajuste eficiente de modelos grandes.
- Optimice el ajuste fino para entornos con recursos limitados.
- Evalúe e implemente modelos ajustados a LoRA para aplicaciones prácticas.
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- Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
- Prepare y preprocese conjuntos de datos multimodales de forma eficaz.
- Ajuste los modelos multimodales para tareas específicas.
- Optimice los modelos para las aplicaciones y el rendimiento del mundo real.
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- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización para modelos de lenguaje grandes (LLM).
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- Comprenda los desafíos de ajustar modelos grandes.
- Aplique técnicas de entrenamiento distribuidas a modelos grandes.
- Aproveche la cuantificación y la poda de modelos para lograr la eficiencia.
- Optimice la utilización del hardware para las tareas de ajuste.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos.
- Diseñe indicaciones efectivas para varias tareas de NLP.
- Aproveche las técnicas de pocos disparos para adaptar los LLM con datos mínimos.
- Optimice el rendimiento de LLM para aplicaciones prácticas.
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- Comprender los conceptos básicos y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
- Explore los modelos preentrenados más populares y sus aplicaciones.
- Realice el ajuste fino de los modelos previamente entrenados para tareas personalizadas.
- Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas del mundo real en PNL y visión artificial.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diagnostique problemas como el sobreajuste, el subajuste y el desequilibrio de datos.
- Implementar estrategias para mejorar la convergencia de modelos.
- Optimice el ajuste fino de las canalizaciones para mejorar el rendimiento.
- Depurar procesos de capacitación utilizando herramientas y técnicas prácticas.