Fine-Tuning mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Schulung
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist eine fortschrittliche Methode zur Feinabstimmung (Fine-Tuning) von Modellen wie ChatGPT und anderen Spitzen-KI-Systemen.
Diese von einem Trainer geleitete, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Machine-Learning-Engineereers und KI-Forscher auf fortgeschrittenem Niveau, die RLHF anwenden möchten, um große KI-Modelle für eine überlegene Leistung, Sicherheit und Ausrichtung feinabzustimmen.
Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Die theoretischen Grundlagen von RLHF verstehen und einordnen, warum diese Methode für die moderne KI-Entwicklung wesentlich ist.
- Belohnungsmodelle (Reward Models) basierend auf menschlichem Feedback implementieren, um die Prozesse des Reinforcement Learning zu steuern.
- Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabstimmen, um die Ausgaben mit menschlichen Präferenzen abzugleichen.
- Best Practices anwenden, um RLHF-Arbeitsabläufe für KI-Systeme im Produktionsumfeld zu skalieren.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Ausgiebiges Üben und praktische Übungen.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenden Sie sich bitte an uns, um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einführung in Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Was ist RLHF und warum ist es wichtig
- Vergleich mit Methoden des überwachten Fine-Tunings
- Anwendungen von RLHF in modernen KI-Systemen
Belohnungsmodellierung mit menschlichem Feedback
- Erfassung und Strukturierung menschlichen Feedbacks
- Aufbau und Training von Belohnungsmodellen
- Bewertung der Wirksamkeit von Belohnungsmodellen
Training mit Proximal Policy Optimization (PPO)
- Überblick über PPO-Algorithmen für RLHF
- Implementierung von PPO mit Belohnungsmodellen
- Iteratives und sicheres Feintuning von Modellen
Praktisches Feintuning von Sprachmodellen
- Vorbereitung von Datenbeständen für RLHF-Arbeitsabläufe
- Praktisches Feintuning eines kleinen LLMs mit RLHF
- Herausforderungen und Minderungsstrategien
Skalierung von RLHF auf Produktionssysteme
- Infrastrukturelle und Rechenleistungsaspekte
- Qualitätssicherung und kontinuierliche Feedbackschleifen
- Best Practices für Implementierung und Wartung
Ethische Überlegungen und Bias-Minderung
- Bewältigung ethischer Risiken in menschlichem Feedback
- Strategien zur Erkennung und Korrektur von Verzerrungen (Bias)
- Gewährleistung einer Ausrichtung und sicherer Ausgaben
Fallstudien und Beispiele aus der Praxis
- Fallstudie: Feintuning von ChatGPT mit RLHF
- Weitere erfolgreiche RLHF-Implementierungen
- Gewonnene Erkenntnisse und Brancheninsights
Voraussetzungen
- Verständnis der Grundlagen des überwachten und des reinforcement-basierten Lernens
- Erfahrung mit der Feinabstimmung von Modellen und neuronalen Netzwerkarchitekturen
- Vertrautheit mit Python-Programmierung und Deep-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
Zielgruppe
- Machine-Learning-Engineereers
- KI-Forscher
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Fine-Tuning mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Schulung - Buchung
Fine-Tuning mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Schulung - Anfrage
Fine-Tuning mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Erweitertes Fine-Tuning und Prompt-Management in Vertex AI
14 StundenDieses vom Trainer geleitete Training zu Deutschland behandelt erweitertes Fine-Tuning und Prompt-Management in Vertex AI. Es unterstützt Fachkräfte mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau dabei, Gemini-Modelle zu optimieren, strenge Evaluationsworkflows umzusetzen und zuverlässige generative KI-Lösungen für reale Unternehmensumgebungen bereitzustellen.
Fortgeschrittene Techniken des Transfer-Lernens
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte im Bereich des maschinellen Lernens, die moderne Transfer-Lern-Techniken beherrschen und auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die fortgeschrittenen Konzepte und Methoden des Transfer-Lernens zu verstehen.
- Domänenspezifische Adaptionstechniken für vortrainierte Modelle umzusetzen.
- Kontinuierliches Lernen anzuwenden, um sich stetig ändernde Aufgaben und Datensätze zu bewältigen.
- Mehrfach-Task-Fine-Tuning beherrschen, um die Modellleistung über verschiedene Aufgaben hinweg zu verbessern.
Strategien zum kontinuierlichen Lernen und zur Modellaktualisierung für feinabgestimmte Modelle
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene AI-Wartungstechniker sowie MLOps-Experten, die zuverlässige Abläufe für kontinuierliches Lernen und effektive Aktualisierungsstrategien für bereits eingesetzte, feinabgestimmte Modelle implementieren möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Die Gestaltung und Implementierung von Arbeitsabläufen für kontinuierliches Lernen bei eingesetzten Modellen.
- Dem Vermeiden katastrophaler Verluste durch angemessenes Training sowie optimale Speicherverwaltung.
- Der Automatisierung der Überwachung sowie des Auslösens von Aktualisierungen aufgrund von Modell- oder Datenänderungen.
- Der Integration von Strategien zur Modellaktualisierung in bestehende CI/CD- und MLOps-Prozesse.
Einsatz feinabgestimmter Modelle in der Produktion
21 StundenDieses von einem Experten geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die feinabgestimmte Modelle verlässlich und effizient einsetzen möchten.
Am Ende dieses Seminars werden die Teilnehmer folgendes können:
- Die Herausforderungen beim Einsatz feinabgestimmter Modelle in der Produktion erkennen.
- Modelle mithilfe von Tools wie Docker und Kubernetes containerisieren und bereitstellen.
- Überwachung und Protokollierung für bereits eingesetzte Modelle implementieren.
- Modelle hinsichtlich Latenzzeit und Skalierbarkeit in realen Szenarien optimieren.
Domänenspezifisches Fine-Tuning für den Finanzsektor
21 StundenDiese praxisorientierte Live-Schulung zu Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Qualifikationsniveau, die praktische Kompetenzen in der Anpassung von KI-Modellen für kritische Finanzaufgaben erwerben möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- die Grundlagen des Fine-Tunings für Finanzanwendungen zu verstehen.
- vortrainierte Modelle für domänenspezifische Aufgaben im Finanzsektor zu nutzen.
- Techniken zur Betrugserkennung, Risikobewertung und Erstellung von Finanzberichten anzuwenden.
- die Einhaltung finanzieller Regularien wie DSGVO und SOX sicherzustellen.
- Datensicherheit und ethische KI-Praktiken in Finanzanwendungen zu implementieren.
Feinabstimmung von Modellen und großen Sprachmodellen (LLMs)
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die vorgetrainnte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze individualisieren möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes können:
- Die Grundprinzipien der Feinabstimmung sowie deren Anwendungsbereiche verstehen.
- Datensätze für die Feinabstimmung vorgetrainnter Modelle vorbereiten.
- Große Sprachmodelle (LLMs) für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung feinabstimmen.
- Die Modellleistung optimieren sowie häufige Herausforderungen bewältigen.
Effizientes Fein-Tuning mit Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und KI-Praktiker mittlerer Erfahrung, die Fein-Tuning-Strategien für große Modelle nutzen möchten, ohne überaus viel Rechenkapazität erfordern zu müssen.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten beherrschen:
- Die Grundprinzipien von Low-Rank Adaptation (LoRA) verstehen.
- LoRA erfolgreich zur effizienten Feinabstimmung großer Modelle einsetzen.
- Das Fein-Tuning in ressourcenbegrenzten Umgebungen optimieren.
- Mit LoRA angepasste Modelle auswerten und für reale Anwendungsfälle bereitstellen.
Feinabstimmung multimodaler Modelle
28 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die die Feinabstimmung multimodaler Modelle für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- die Architektur multimodaler Modelle wie CLIP und Flamingo zu verstehen,
- multimodale Datensätze effizient vorzubereiten und zu verarbeiten,
- multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinzustellen,
- die Modelle hinsichtlich Leistung und Einsatzfähigkeit in der Praxis zu optimieren.
Feinabstimmung für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
21 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mittleren Niveaus, die ihre NLP-Projekte durch effektives Feinabstimmen vortrainierter Sprachmodelle verbessern möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Die Grundlagen des Feinabstimmens für NLP-Aufgaben zu verstehen.
- Vortrainierte Modelle wie GPT, BERT und T5 für konkrete NLP-Anwendungen feinzustimmen.
- Hyperparameter so zu optimieren, dass die Modellleistung verbessert wird.
- Feinabgestimmte Modelle in realen Anwendungsszenarien auszuwerten und einzusetzen.
Feinabstimmung von KI für Finanzdienstleistungen: Risikovorhersage und Betrugserkennung
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle feinabstimmen möchten – etwa für Anwendungen wie Bonitätsbewertung, Betrugserkennung oder Risikomodellierung unter Verwendung spezifischer Finanzdaten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle anhand von Finanzdatensätzen feinabzustimmen, um Vorhersagen hinsichtlich Betrugsfällen und Risiken zu verbessern.
- Techniken wie Transferlearning, LoRA sowie Regularisierung anzuwenden, um die Effizienz der Modelle zu erhöhen.
- Aspekte der Finanzcompliance in den KI-Modellierungsprozess zu integrieren.
- Die feinabgestimmten Modelle für den Einsatz in Produktionsumgebungen von Finanzdienstleistungsplattformen bereitzustellen.
Feinabstimmung von KI für die Gesundheitsversorgung: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik
14 StundenDieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler im Bereich Medizinische KI sowie Datenwissenschaftler mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisstands, die Modelle für die klinische Diagnose, Vorhersage von Erkrankungen und Prognose der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter sowie unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle anhand von Gesundheitsdaten zu feinabstimmen – einschließlich elektronischer Patientenakten, Bilddaten sowie zeitbasierten Datensätzen.
- Transferlernen, domänenspezifische Adaption sowie Modellkomprimierung in medizinischen Anwendungsfällen anzuwenden.
- Aspekte wie Datenschutz, Verzerrungen in den Daten und regulatorische Vorgaben bei der Entwicklung von Modellen zu berücksichtigen.
- Feinabgestimmte Modelle in realen medizinischen Umgebungen bereitzustellen und zu überwachen.
Feinabstimmung von DeepSeek LLM für maßgeschneiderte KI-Modelle
21 StundenDieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Forscher, Maschinelle Lern-Ingenieure sowie Entwickler, die DeepSeek LLM-Modelle feinabstimmen möchten, um spezialisierte Anwendungen für bestimmte Branchen, Bereiche oder Geschäftsziele zu entwickeln.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Die Architektur sowie Funktionalitäten der DeepSeek-Modelle – insbesondere von DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3 – zu verstehen.
- Datensätze vorzubereiten und für das Feinabstimmen aufzuarbeiten.
- DeepSeek LLM auf Anwendungsbereiche aus bestimmten Domänen feinabzustimmen.
- Die nach dem Feinabstimmen erstellten Modelle effizient zu optimieren und bereitzustellen.
Feinabstimmung von Verteidigungs-KI für autonome Systeme und Überwachung
14 StundenDiese von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Verteidigungs-KI-Ingenieure sowie Entwickler militärischer Technologien, die Deep-Learning-Modelle so feinabstimmen möchten, dass sie in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Überwachungssystemen eingesetzt werden können – dabei müssen außerdem strenge Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllt werden.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Computer-Vision- und Sensor-Fusions-Modelle für Überwachungs- sowie Zielerkennungsaufgaben feinabzustimmen.
- Autonome KI-Systeme an wechselnde Umgebungen und Missionstypen anzupassen.
- Robuste Validierungs- sowie Sicherheitsmechanismen in Modellpipelines zu implementieren.
- Die Einhaltung verteidigungsspezifischer Compliance-, Sicherheits- und Qualitätsstandards sicherzustellen.
Feinabstimmung von KI-Modellen für den Rechtsbereich: Vertragsprüfung und juristische Recherche
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Juristisch-Technische Ingenieure sowie KI-Entwickler mittleren Niveaus, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Extraktion rechtlicher Klauseln und automatisierte juristische Recherche im rechtsdienstlichen Umfeld feinabstimmen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Rechtliche Dokumente für die Feinabstimmung von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
- Strategien zur Feinabstimmung anzuwenden, um die Genauigkeit der Modelle bei rechtlichen Aufgaben zu erhöhen.
- Modelle einzusetzen, um bei der Vertragsprüfung, -klassifizierung sowie Recherche zu helfen.
- Die Konformität, Nachvollziehbarkeit und Überprüfbarkeit von KI-Ergebnissen im rechtlichen Kontext sicherzustellen.
Feinabstimmung großer Sprachmodelle mithilfe von QLoRA
14 StundenDieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Maschinenlern-Ingenieure, KI-Entwickler sowie Datenwissenschaftler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Wissen, die lernen möchten, wie man QLoRA nutzt, um große Modelle gezielt für spezifische Aufgaben und Bedürfnisse zu optimieren.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Die theoretischen Grundlagen von QLoRA sowie Quantisierungsverfahren für LLMs zu verstehen.
- QLoRA erfolgreich bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für branchenspezifische Anwendungen einzusetzen.
- Die Leistung des Feinabstimmungsprozesses unter Verwendung von Quantisierung selbst auf begrenzten Rechenressourcen zu optimieren.
- Feinabgestimmte Modelle effizient in realen Anwendungen einzusetzen und zu bewerten.
