Huỳnh chỉnh (Fine-Tuning) bằng Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) Khóa Học Đào Tạo
Học tăng cường từ phản hồi của con người (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF) là một phương pháp tiên tiến được sử dụng để huỳnh chỉnh các mô hình như ChatGPT và nhiều hệ thống AI hàng đầu khác.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại nơi làm việc) này dành cho các kỹ sư học máy và nhà nghiên cứu AI cấp cao mong muốn áp dụng RLHF để huỳnh chỉnh các mô hình AI lớn nhằm đạt được hiệu suất, độ an toàn và khả năng tuân thủ (alignment) vượt trội.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:
- Hiểu rõ các nền tảng lý thuyết của RLHF và lý do tại sao nó đóng vai trò thiết yếu trong việc phát triển AI hiện đại.
- Triển khai các mô hình phần thưởng dựa trên phản hồi của con người để định hướng quá trình học tăng cường.
- Huỳnh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng các kỹ thuật RLHF để căn chỉnh đầu ra với sở thích của con người.
- Áp dụng các thực hành tốt nhất để mở rộng quy trình RLHF cho các hệ thống AI cấp sản xuất.
Định dạng khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và phần thực hành.
- Triển khai thực hành trong môi trường phòng lab trực tiếp.
Phương án tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)
- RLHF là gì và tại sao nó quan trọng
- So sánh với các phương pháp huỳnh chỉnh có giám sát
- Ứng dụng của RLHF trong các hệ thống AI hiện đại
Modell phần thưởng (Reward Modeling) bằng phản hồi của con người
- Thu thập và tổ chức phản hồi của con người
- Xây dựng và huấn luyện mô hình phần thưởng
- Đánh giá hiệu quả của mô hình phần thưởng
Huấn luyện bằng Tối ưu hóa Chính sách Gần (PPO)
- Tổng quan về các thuật toán PPO cho RLHF
- Triển khai PPO với mô hình phần thưởng
- Huỳnh chỉnh mô hình một cách lặp lại và an toàn
Huỳnh chỉnh thực tế các mô hình ngôn ngữ
- Chuẩn bị bộ dữ liệu cho quy trình RLHF
- Thực hành huỳnh chỉnh một LLM nhỏ bằng RLHF
- Các thách thức và chiến lược giảm thiểu
Mở rộng RLHF cho các hệ thống cấp sản xuất
- Các cân nhắc về hạ tầng và sức mạnh tính toán
- Đảm bảo chất lượng và vòng lặp phản hồi liên tục
- Thực hành tốt nhất trong triển khai và bảo trì
Cân nhắc về đạo đức và giảm thiểu thiên kiến
- Xử lý các rủi ro đạo đức trong phản hồi của con người
- Chiến lược phát hiện và sửa chữa thiên kiến
- Đảm bảo sự tuân thủ và đầu ra an toàn
Nghiên cứu tình huống và ví dụ thực tế
- Nghiên cứu tình huống: Huỳnh chỉnh ChatGPT bằng RLHF
- Các triển khai RLHF thành công khác
- Bài học kinh nghiệm và góc nhìn từ ngành
Yêu cầu
- Hiểu biết về các nguyên lý cơ bản của học giám sát và học tăng cường
- Kinh nghiệm về việc huỳnh chỉnh mô hình và kiến trúc mạng nơ-ron
- Quen thuộc với lập trình Python và các framework học sâu (ví dụ: TensorFlow, PyTorch)
Đối tượng tham gia
- Kỹ sư học máy
- Nhà nghiên cứu AI
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.
Huỳnh chỉnh (Fine-Tuning) bằng Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) Khóa Học Đào Tạo - Đặt chỗ
Huỳnh chỉnh (Fine-Tuning) bằng Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) Khóa Học Đào Tạo - Yêu cầu thông tin
Huỳnh chỉnh (Fine-Tuning) bằng Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) - Yêu cầu tư vấn
Các khóa học sắp tới
Các khóa học liên quan
Tinh chỉnh nâng cao & Quản lý Prompt trên Vertex AI
14 GiờKhoá đào tạo do giảng viên hướng dẫn trong lĩnh vực Việt Nam này bao quát nội dung tinh chỉnh nâng cao và quản lý prompt trên Vertex AI, hỗ trợ các chuyên gia cấp trung và nâng cao trong việc tối ưu hóa mô hình Gemini, triển khai các quy trình đánh giá nghiêm ngặt và triển khai các giải pháp AI sinh tạo đáng tin cậy cho môi trường doanh nghiệp thực tế.
Các Kỹ Thuật Nâng Cao Trong Học Chuyển Giao
14 GiờKhóa 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.
Học Liệu Định và Chiến Lược Cập Nhật Mô Hình cho Mô Hình Đã Điều Chỉnh
14 GiờKhóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho kỹ sư bảo trì AI cấp cao và chuyên gia MLOps mong muốn triển khai các đường dẫn học liệu định mạnh mẽ và các chiến lược cập nhật hiệu quả cho mô hình đã điều chỉnh.
Bằng cách kết thúc khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có thể:
- Thiết kế và triển khai các quy trình làm việc học liệu định cho các mô hình đã triển khai.
- Cải thiện quên thảm họa thông qua quản lý đúng đắn về huấn luyện và bộ nhớ.
- Tự động hóa giám sát và kích hoạt cập nhật dựa trên độ lệch của mô hình hoặc thay đổi dữ liệu.
- Tích hợp các chiến lược cập nhật mô hình vào các đường dẫn CI/CD và MLOps hiện có.
Triển khai Mô hình Đã Tinh chỉnh trong Sản xuất
21 GiờKhóa 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.
Đào tạo tinh chỉnh AI chuyên ngành Tài chính
21 GiờĐây là khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn về Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở mức trung cấp, những người mong muốn có được các kỹ năng thực hành trong việc tùy chỉnh mô hình AI cho các nhiệm vụ tài chính quan trọng.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:
- Hiểu được các nguyên tắc cơ bản của việc tinh chỉnh mô hình cho các ứng dụng trong tài chính.
- Tận dụng các mô hình đã được huấn luyện trước cho các tác vụ chuyên ngành trong tài chính.
- Áp dụng các kỹ thuật cho phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro và tạo lập lời khuyên tài chính.
- Đảm bảo tuân thủ các quy định tài chính như GDPR và SOX.
- Triển khai các biện pháp bảo mật dữ liệu và thực hành AI có đạo đức trong các ứng dụng tài chính.
Huấn luyện tinh chỉnh các Mô hình và Mô hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs)
14 GiờKhóa học trực tiếp có hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này tại Việt Nam nhắm đến các chuyên gia ở mức độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn tùy chỉnh các mô hình đã huấn luyện trước cho các nhiệm vụ và bộ dữ liệu cụ thể.
Hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:
- Hiểu các nguyên lý của việc fine-tuning và các ứng dụng của nó.
- Chuẩn bị bộ dữ liệu để fine-tuning các mô hình đã huấn luyện trước.
- Fine-tuning các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho các nhiệm vụ NLP.
- Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và giải quyết các thách thức thường gặp.
Hiệu Suất Fine-Tuning với Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 GiờKhóa 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.
Tối ưu Hóa Mô hình Phức hợp
28 GiờKhóa 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 làm chủ việc tinh chỉnh mô hình đa phương thức để tạo ra các giải pháp AI sáng tạo.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu kiến trúc của các mô hình đa phương thức như CLIP và Flamingo.
- Chuẩn bị và tiền xử lý các tập dữ liệu đa phương thức một cách hiệu quả.
- Tinh chỉnh các mô hình đa phương thức cho các tác vụ cụ thể.
- Tối ưu hóa mô hình cho các ứng dụng và hiệu suất trong thế giới thực.
Fine-Tuning cho Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)
21 GiờKhóa 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.
Tinh chỉnh AI cho Dịch vụ Tài chính: Dự đoán Rủi ro và Phát hiện Gian lận
14 GiờKhóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI cấp cao trong lĩnh vực tài chính, những người muốn tinh chỉnh mô hình cho các ứng dụng như đánh giá tín dụng, phát hiện gian lận, và dự đoán rủi ro sử dụng dữ liệu tài chính chuyên ngành.
Đến cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:
- Tinh chỉnh các mô hình AI trên bộ dữ liệu tài chính để cải thiện khả năng dự đoán gian lận và rủi ro.
- Áp dụng các kỹ thuật như học chuyển (transfer learning), LoRA, và quy chuẩn hóa (regularization) để nâng cao hiệu suất mô hình.
- Tích hợp các yếu tố tuân thủ tài chính vào quy trình xây dựng mô hình AI.
- Triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh để sử dụng trong các nền tảng dịch vụ tài chính.
Tối ưu hóa AI cho Y tế: Chẩn đoán Y khoa và Phân tích Dự đoán
14 GiờKhóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển AI y tế và nhà khoa học dữ liệu có trình độ trung cấp đến nâng cao, mong muốn tối ưu hóa mô hình cho việc chẩn đoán lâm sàng, dự đoán bệnh tật và dự báo kết quả của bệnh nhân sử dụng dữ liệu y tế có cấu trúc và không có cấu trúc.
Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Tối ưu hóa các mô hình AI trên bộ dữ liệu y tế bao gồm hồ sơ y tế điện tử (EMRs), hình ảnh y tế và dữ liệu theo thời gian.
- Áp dụng chuyển đổi học, điều chỉnh miền và nén mô hình trong các ngữ cảnh y tế.
- Xử lý vấn đề bảo mật, thiên vị và tuân thủ quy định trong quá trình phát triển mô hình.
- Triển khai và giám sát các mô hình đã tối ưu hóa trong môi trường y tế thực tế.
Cao Đồ Hóa DeepSeek LLM Để Tạo Model AI Đặc Thù
21 GiờKhóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm (online or onsite) này được hướng tới các nhà nghiên cứu AI cấp cao, kỹ sư học máy và nhà phát triển muốn tinh chỉnh các mô hình DeepSeek LLM để tạo ra các ứng dụng AI chuyên biệt, phù hợp với các ngành nghề, lĩnh vực hoặc nhu cầu kinh doanh cụ thể.
Sau khi hoàn thành khóa học, các 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 xử lý dữ liệu trước khi tinh chỉnh.
- Tinh chỉnh DeepSeek LLM cho các ứng dụng riêng lĩnh vực.
- Tối ưu hóa và triển khai các mô hình tinh chỉnh một cách hiệu quả.
Điều Chỉnh Defense AI cho Hệ Thống Tự Động và Giám Sát
14 Giờkhóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các kỹ sư AI quốc phòng cấp cao và nhà phát triển công nghệ quân sự muốn điều chỉnh mô hình học sâu để sử dụng trong xe tự hành, drone và hệ thống giám sát đồng thời đáp ứng các tiêu chuẩn an ninh và độ tin cậy nghiêm ngặt.
Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:
- Điều chỉnh mô hình thị giác máy tính và tích hợp cảm biến cho các tác vụ giám sát và định mục tiêu.
- Điều chỉnh hệ thống AI tự động để phù hợp với môi trường và hồ sơ nhiệm vụ thay đổi.
- Thực hiện cơ chế xác minh mạnh mẽ và an toàn trong chuỗi mô hình.
- Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn tuân thủ, an toàn và an ninh đặc biệt của quốc phòng.
Điều chỉnh Mô hình AI Pháp lý: Xét duyệt Hợp đồng và Nghiên cứu Pháp lý
14 GiờKhóa học hướng dẫn trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư công nghệ pháp lý và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp, mong muốn điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ để thực hiện các nhiệm vụ như phân tích hợp đồng, trích xuất điều khoản và nghiên cứu pháp lý tự động trong môi trường dịch vụ pháp lý.
Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Chuẩn bị và làm sạch các văn bản pháp lý để điều chỉnh mô hình NLP.
- Áp dụng các chiến lược điều chỉnh để cải thiện độ chính xác của mô hình trên các nhiệm vụ pháp lý.
- Triển khai các mô hình để hỗ trợ xét duyệt hợp đồng, phân loại và nghiên cứu.
- Đảm bảo tuân thủ, khả năng kiểm toán và truy xuất của kết quả AI trong ngữ cảnh pháp lý.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 GiờBuổi 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.
