Fine-Tuning Multimodal Models Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia học máy nâng cao, những người muốn làm chủ các kỹ thuật học chuyển giao tiên tiến và áp dụng chúng vào các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và phương pháp học chuyển giao nâng cao.
• Triển khai các kỹ thuật thích ứng chuyên biệt cho các mô hình được huấn luyện trước.
• Áp dụng học liên tục để quản lý các tác vụ và tập dữ liệu đang phát triển.
• Làm chủ kỹ thuật tinh chỉnh đa tác vụ để nâng cao hiệu suất mô hình trên nhiều tác vụ.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh một cách đáng tin cậy và hiệu quả.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những thách thức của việc triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh vào môi trường sản xuất.
• Đóng gói và triển khai các mô hình bằng các công cụ như Docker và Kubernetes.
• Triển khai giám sát và ghi nhật ký cho các mô hình đã triển khai.
• Tối ưu hóa các mô hình để giảm độ trễ và khả năng mở rộng trong các tình huống thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn có được các kỹ năng thực tế trong việc tùy chỉnh các mô hình AI cho các tác vụ tài chính quan trọng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tinh chỉnh cho các ứng dụng tài chính.
• Tận dụng các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ cụ thể trong lĩnh vực tài chính.
• Áp dụng các kỹ thuật để phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro và tạo ra các lời khuyên tài chính.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định tài chính như GDPR và SOX.
• Triển khai bảo mật dữ liệu và các thực hành AI đạo đức trong các ứng dụng tài chính.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp, những người muốn tùy chỉnh các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ và tập dữ liệu cụ thể.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của việc tinh chỉnh (fine-tuning) và các ứng dụng của nó.
• Chuẩn bị tập dữ liệu để tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước.
• Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho các tác vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và giải quyết các thách thức phổ biến.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các chiến lược tinh chỉnh cho các mô hình lớn mà không cần tài nguyên tính toán lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của Low-Rank Adaptation (LoRA).
• Triển khai LoRA để tinh chỉnh hiệu quả các mô hình lớn.
• Tối ưu hóa việc tinh chỉnh cho các môi trường hạn chế về tài nguyên.
• Đánh giá và triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh bằng LoRA cho các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao các dự án NLP của họ thông qua việc tinh chỉnh hiệu quả các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tinh chỉnh cho các tác vụ NLP.
• Tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước như GPT, BERT và T5 cho các ứng dụng NLP cụ thể.
• Tối ưu hóa các siêu tham số để cải thiện hiệu suất mô hình.
• Đánh giá và triển khai các mô hình đã tinh chỉnh trong các tình huống thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu AI nâng cao, kỹ sư học máy và nhà phát triển mong muốn tinh chỉnh các mô hình LLM DeepSeek để tạo các ứng dụng AI chuyên biệt, phù hợp với các ngành, lĩnh vực hoặc nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và khả năng của các mô hình DeepSeek, bao gồm DeepSeek-R1 và DeepSeek-V3.
• Chuẩn bị bộ dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu để tinh chỉnh.
• Tinh chỉnh LLM DeepSeek cho các ứng dụng cụ thể theo lĩnh vực.
• Tối ưu hóa và triển khai các mô hình đã tinh chỉnh một cách hiệu quả.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các kỹ sư học máy cấp trung đến cao, nhà phát triển AI và nhà khoa học dữ liệu muốn tìm hiểu cách sử dụng QLoRA để hiệu chỉnh mô hình lớn một cách hiệu quả cho các tác vụ cụ thể và tùy chỉnh.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Nắm vững lý thuyết đằng sau QLoRA và kỹ thuật lượng tử hóa cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
• Thực hiện QLoRA trong việc hiệu chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho các ứng dụng chuyên ngành.
• Tối ưu hóa hiệu suất hiệu chỉnh trên tài nguyên tính toán hạn chế bằng cách sử dụng lượng tử hóa.
• Triển khai và đánh giá các mô hình đã được hiệu chỉnh một cách hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các kỹ sư học máy cấp cao và nhà nghiên cứu AI muốn áp dụng RLHF để điều chỉnh tinh vi các mô hình AI lớn nhằm đạt được hiệu suất, an toàn và đồng bộ hóa tốt hơn.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Nắm vững nền tảng lý thuyết của RLHF và tại sao nó là yếu tố quan trọng trong phát triển AI hiện đại.
• Thực hiện các mô hình phần thưởng dựa trên phản hồi của con người để hướng dẫn quá trình học tăng cường.
• Điều chỉnh tinh vi các mô hình ngôn ngữ lớn bằng kỹ thuật RLHF để đồng bộ hóa đầu ra với sở thích của con người.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất cho việc mở rộng quy trình làm việc RLHF cho hệ thống AI sản xuất.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình lớn để tinh chỉnh hiệu quả về chi phí trong các tình huống thực tế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những thách thức của việc tinh chỉnh các mô hình lớn.
• Áp dụng các kỹ thuật đào tạo phân tán cho các mô hình lớn.
• Tận dụng lượng tử hóa mô hình và cắt tỉa để tăng hiệu quả.
• Tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng cho các tác vụ tinh chỉnh.
• Triển khai hiệu quả các mô hình đã tinh chỉnh trong môi trường sản xuất.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng sức mạnh của kỹ thuật tạo prompt và học với ít mẫu (few-shot learning) để tối ưu hóa hiệu suất của LLM cho các ứng dụng thực tế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của kỹ thuật tạo prompt và học với ít mẫu.
• Thiết kế các prompt hiệu quả cho nhiều tác vụ NLP.
• Tận dụng các kỹ thuật học với ít mẫu để điều chỉnh LLM với dữ liệu tối thiểu.
• Tối ưu hóa hiệu suất LLM cho các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia học máy ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn hiểu và áp dụng các kỹ thuật học chuyển giao để cải thiện hiệu quả và hiệu suất trong các dự án AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cốt lõi của học chuyển giao.
• Khám phá các mô hình được huấn luyện trước phổ biến và ứng dụng của chúng.
• Thực hiện tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ tùy chỉnh.
• Áp dụng học chuyển giao để giải quyết các vấn đề thực tế trong NLP và thị giác máy tính.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn trau dồi kỹ năng chẩn đoán và giải quyết các thách thức tinh chỉnh cho mô hình học máy.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Chẩn đoán các vấn đề như quá khớp, thiếu khớp và mất cân bằng dữ liệu.
• Triển khai các chiến lược để cải thiện sự hội tụ của mô hình.
• Tối ưu hóa quy trình tinh chỉnh để đạt hiệu suất tốt hơn.
• Gỡ lỗi quy trình đào tạo bằng các công cụ và kỹ thuật thực tế.