Finomhangolás a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Rendszerekhez Képzés
A Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendszerek finomhangolása a folyamat, amely során a nagy nyelvi modellek optimalizálják a külső forrásokból származó releváns információk lekérését és generálását vállalati alkalmazásokhoz.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű NLP mérnökök és tudásmenedzsment csapatok számára készült, akik szeretnék finomhangolni a RAG folyamatokat, hogy javítsák a teljesítményt kérdések megválaszolásában, vállalati keresésben és összefoglaló alkalmazásokban.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a RAG rendszerek architektúráját és munkafolyamatát.
- Finomhangolni a lekérdező és generáló komponenseket domain-specifikus adatokhoz.
- Értékelni a RAG teljesítményt és javításokat alkalmazni PEFT technikákkal.
- Optimalizált RAG rendszereket üzembe helyezni belső vagy termelési használatra.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Kurzus Testreszabási Lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Kurzusleírás
Bevezetés a Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendszerbe
- Mi az a RAG és miért fontos a vállalati AI szempontjából
- A RAG rendszer komponensei: lekérdező, generáló, dokumentumtár
- Összehasonlítás önálló LLM-ekkel és vektoros kereséssel
RAG folyamat beállítása
- Haystack vagy hasonló keretrendszerek telepítése és konfigurálása
- Dokumentumok betöltése és előfeldolgozása
- Lekérdezők csatlakoztatása vektoros adatbázisokhoz (pl. FAISS, Pinecone)
A lekérdező finomhangolása
- Sűrű lekérdezők betanítása domain-specifikus adatokkal
- Mondat transzformátorok és kontrasztív tanulás használata
- A lekérdező minőségének értékelése top-k pontossággal
A generáló finomhangolása
- Alapmodellek kiválasztása (pl. BART, T5, FLAN-T5)
- Utasításokkal történő finomhangolás vs. felügyelt finomhangolás
- LoRA és PEFT módszerek hatékony frissítésekhez
Értékelés és optimalizálás
- Metrikák a RAG teljesítmény értékeléséhez (pl. BLEU, EM, F1)
- Késleltetés, lekérdezési minőség és hallucináció csökkentése
- Kísérletkövetés és iteratív fejlesztés
Üzembe helyezés és valós integráció
- RAG üzembe helyezése belső keresőmotorokban és chatbotokban
- Biztonsági, adathozzáférési és irányítási szempontok
- Integráció API-kkal, irányítópultokkal vagy tudásportálokkal
Esettanulmányok és ajánlott gyakorlatok
- Vállalati használati esetek pénzügy, egészségügy és jog területén
- Domain drift kezelése és tudásbázis frissítések
- Jövőbeli irányok a retrieval-augmented LLM rendszerekben
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) alapfogalmainak ismerete
- Tapasztalat transzformátor-alapú nyelvi modellekkel
- Ismeret a Pythonban és az alapvető gépi tanulási munkafolyamatokban
Közönség
- NLP mérnökök
- Tudásmenedzsment csapatok
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Finomhangolás a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Rendszerekhez Képzés - Foglalás
Finomhangolás a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Rendszerekhez Képzés - Érdeklődés
Finomhangolás a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Rendszerekhez - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Haladó Finomhangolás és Prompt Menedzsment a Vertex AI-ben
14 ÓrákA Vertex AI fejlett eszközöket kínál nagy modellek finomhangolásához és promptok kezeléséhez, lehetővé téve a fejlesztők és adatelemzők számára, hogy optimalizálják a modellek pontosságát, leegyszerűsítsék az iterációs munkafolyamatokat, és biztosítsák az értékelés szigorúságát beépített könyvtárak és szolgáltatások segítségével.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék javítani a generatív AI alkalmazások teljesítményét és megbízhatóságát a Vertex AI-ben elérhető felügyelt finomhangolás, prompt verziókezelés és értékelési szolgáltatások segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Felügyelt finomhangolási technikák alkalmazására a Gemini modelleken a Vertex AI-ben.
- Prompt menedzsment munkafolyamatok implementálására, beleértve a verziókezelést és tesztelést.
- Értékelési könyvtárak használatára az AI teljesítmény méréséhez és optimalizálásához.
- Továbbfejlesztett modellek üzembe helyezésére és monitorozására termelési környezetekben.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati feladatok a Vertex AI finomhangolási és prompt eszközeivel.
- Vállalati modelloptimalizálási esettanulmányok.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Haladó Technikák az Átviteli Tanulásban
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) a haladó szintű gépi tanulási szakemberek számára készült, akik elsajátítani kívánják a legújabb átviteli tanulási technikákat és alkalmazni szeretnék őket összetett valós problémák megoldására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az átviteli tanulás haladó koncepcióit és módszertanait.
- Implementálni tartomány-specifikus adaptációs technikákat előre betanított modellekhez.
- Alkalmazni a folyamatos tanulást az evolváló feladatok és adathalmazok kezelésére.
- Elsajátítani a többfeladatú finomhangolást a modell teljesítményének javítására különböző feladatokban.
Folyamatos Tanulás és Modellfrissítési Stratégiák Finomhangolt Modellekhez
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű AI karbantartó mérnökök és MLOps szakemberek számára készült, akik robusztus folyamatos tanulási folyamatokat és hatékony frissítési stratégiákat szeretnének implementálni üzembe helyezett, finomhangolt modellekhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Tervezni és implementálni folyamatos tanulási munkafolyamatokat üzembe helyezett modellekhez.
- Csökkenteni a katasztrofális elfelejtést a megfelelő képzés és memóriakezelés révén.
- Automatizálni a monitorozást és frissítési triggereket a modell drift vagy adatváltozások alapján.
- Integrálni a modellfrissítési stratégiákat a meglévő CI/CD és MLOps folyamatokba.
Finomhangolt modellek üzembe helyezése éles környezetben
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik megbízhatóan és hatékonyan szeretnének finomhangolt modelleket üzembe helyezni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a finomhangolt modellek éles környezetbe történő üzembe helyezésének kihívásait.
- Modellek konténerbe helyezése és üzembe helyezése olyan eszközökkel, mint a Docker és a Kubernetes.
- Monitorozás és naplózás implementálása az üzembe helyezett modellekhez.
- Modellek optimalizálása késleltetés és skálázhatóság szempontjából valós forgatókönyvekben.
Tartományspecifikus Finomhangolás a Pénzügyekben
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI-modellek pénzügyi feladatokhoz való testreszabásában.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a pénzügyi alkalmazásokhoz szükséges finomhangolás alapjait.
- Előre betanított modellek felhasználása pénzügyi tartományspecifikus feladatokhoz.
- Csalásfelderítési, kockázatértékelési és pénzügyi tanácsadási technikák alkalmazása.
- Pénzügyi szabályozások, mint a GDPR és a SOX betartása.
- Adatbiztonsági és etikus AI-gyakorlatok implementálása pénzügyi alkalmazásokban.
Modellek és Nagy Nyelvi Modellek (LLM) Finomhangolása
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik előre betanított modelleket szeretnének testre szabni specifikus feladatokhoz és adathalmazokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a finomhangolás alapelveit és alkalmazásait.
- Adathalmazok előkészítése az előre betanított modellek finomhangolásához.
- Nagy nyelvi modellek (LLM) finomhangolása NLP feladatokhoz.
- Modell teljesítmény optimalizálása és gyakori kihívások kezelése.
Hatékony Finomhangolás Alacsony Rangú Adaptációval (LoRA)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztők és AI szakemberek számára készült, akik nagy modellek finomhangolási stratégiáit szeretnék megvalósítani anélkül, hogy kiterjedt számítási erőforrásokra lenne szükségük.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az Alacsony Rangú Adaptáció (LoRA) alapelveit.
- Megvalósítani a LoRA-t a nagy modellek hatékony finomhangolásához.
- Optimalizálni a finomhangolást erőforrásokban korlátozott környezetekben.
- Értékelni és üzembe helyezni a LoRA-val finomhangolt modelleket gyakorlati alkalmazásokhoz.
Multimodális Modellek Finomhangolása
28 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a multimodális modellek finomhangolását innovatív AI megoldásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a multimodális modellek architektúráját, például a CLIP és a Flamingo modelljeit.
- Hatékonyan előkészíteni és előfeldolgozni multimodális adathalmazokat.
- Multimodális modelleket finomhangolni specifikus feladatokhoz.
- Modelleket optimalizálni valós alkalmazásokhoz és teljesítményhez.
Finomhangolás a Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) területén
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik hatékonyan szeretnék finomhangolni az előre betanított nyelvi modelleket NLP projektekben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a NLP feladatokhoz szükséges finomhangolás alapjait.
- GPT, BERT és T5 modelleket finomhangolni specifikus NLP alkalmazásokhoz.
- Hiperparaméterek optimalizálása a modell teljesítményének javításához.
- Finomhangolt modellek kiértékelése és üzembe helyezése valós forgatókönyvekben.
AI finomhangolása pénzügyi szolgáltatásokhoz: Kockázat-előrejelzés és csalásfelismerés
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a pénzügyi szektorban dolgozó haladó szintű adattudósok és AI-mérnökök számára készült, akik szeretnék finomhangolni a modelleket olyan alkalmazásokhoz, mint a hitelminősítés, csalásfelismerés és kockázatmodellezés, domain-specifikus pénzügyi adatok felhasználásával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- AI-modellek finomhangolása pénzügyi adathalmazokon a csalás- és kockázat-előrejelzés javítása érdekében.
- Technikák alkalmazása, mint a transfer learning, LoRA és regularizáció a modell hatékonyságának növeléséhez.
- Pénzügyi megfelelőségi szempontok integrálása az AI-modellezési munkafolyamatba.
- Finomhangolt modellek üzembe helyezése pénzügyi szolgáltatási platformokon.
AI finomhangolása az egészségügyben: Orvosi diagnosztika és prediktív elemzés
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű orvosi AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnének modelleket finomhangolni klinikai diagnosztikára, betegség-előrejelzésre és betegkimenetel-előrejelzésre strukturált és strukturálatlan orvosi adatok felhasználásával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- AI-modellek finomhangolására egészségügyi adathalmazokon, beleértve az EMR-eket, képi adatokat és idősorokat.
- Transzfer tanulás, tartományi adaptáció és modelltömörítés alkalmazására orvosi kontextusban.
- A magánélet, elfogultság és szabályozási megfelelőség kezelésére a modellfejlesztés során.
- Finomhangolt modellek üzembe helyezésére és monitorozására valós egészségügyi környezetekben.
A DeepSeek LLM finomhangolása egyedi AI modellekhez
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) haladó szintű AI kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnék finomhangolni a DeepSeek LLM modelleket, hogy specifikus iparágakhoz, domainekhez vagy üzleti igényekhez szabott AI alkalmazásokat hozzanak létre.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve a DeepSeek-R1 és DeepSeek-V3 modelleket.
- Adathalmazok előkészítése és adatok előfeldolgozása a finomhangoláshoz.
- A DeepSeek LLM finomhangolása domain-specifikus alkalmazásokhoz.
- A finomhangolt modellek hatékony optimalizálása és üzembe helyezése.
Védelem AI finomhangolása autonóm rendszerek és megfigyelés számára
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű védelmi AI mérnökök és katonai technológiai fejlesztők számára készült, akik szeretnének mélytanulási modelleket finomhangolni autonóm járművek, drónok és megfigyelő rendszerek számára, miközben szigorú biztonsági és megbízhatósági szabványoknak eleget tesznek.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Számítógépes látás és érzékelőfúziós modellek finomhangolása megfigyelési és célzási feladatokhoz.
- Autonóm AI rendszerek alkalmazkodtatása változó környezetekhez és küldetési profilokhoz.
- Robusztus validációs és biztonsági mechanizmusok implementálása a modellek folyamatában.
- A védelmi szabványoknak, biztonsági és biztonsági előírásoknak való megfelelés biztosítása.
Jogi AI-modellek finomhangolása: Szerződésfelülvizsgálat és jogi kutatás
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű jogi technológiai mérnökök és AI-fejlesztők számára készült, akik nyelvi modelleket szeretnének finomhangolni olyan feladatokhoz, mint a szerződéselemzés, záradék-kinyerés és automatizált jogi kutatás jogi szolgáltatási környezetekben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Jogi dokumentumok előkészítése és tisztítása NLP-modellek finomhangolásához.
- Finomhangolási stratégiák alkalmazása a modell pontosságának javítására jogi feladatokon.
- Modellek üzembe helyezése a szerződésfelülvizsgálat, osztályozás és kutatás támogatására.
- Az AI kimenetek megfelelőségének, ellenőrizhetőségének és nyomon követhetőségének biztosítása jogi kontextusban.
Nagy nyelvi modellek finomhangolása QLoRA segítségével
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű gépi tanulási mérnökök, AI fejlesztők és adattudósok számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a QLoRA-t nagy modellek hatékony finomhangolására specifikus feladatokhoz és testreszabásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a QLoRA és a kvantálási technikák elméletét az LLM-ek kapcsán.
- Megvalósítani a QLoRA-t nagy nyelvi modellek finomhangolásában területspecifikus alkalmazásokhoz.
- Optimalizálni a finomhangolás teljesítményét korlátozott számítási erőforrások mellett kvantálás segítségével.
- Hatékonyan üzembe helyezni és értékelni a finomhangolt modelleket valós alkalmazásokban.
