Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems Képzés
Fine-Tuning a Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendszerek optimalizálása az a folyamat, amely során nagy nyelvmodellek képesítik a releváns információk visszakeresését és generálását külső forrásokból vállalkozati alkalmazásokhoz.
Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az NLP mérnökök és a tudáskezelési csapatok számára szánva, akik azt szeretnék, hogy a RAG pipeline-jüket finomítsák a kérdőválaszok, vállalkozati keresések, és összefoglalások teljesítményének javításához.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- A RAG rendszerek architektúráját és munkamenetét megérteni.
- A visszakereső és generáló komponenseket domain-specifikus adatokra finomítani.
- A RAG teljesítményét értékelni és javításokat alkalmazni a PEFT technikákkal.
- Optimalizált RAG rendszereket telepíteni belső vagy gyártási célokra.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Sok gyakorlat és gyakorlási lehetőség.
- Előadás élő laboratóriumi környezetben.
A kurzus testreszabási lehetőségek
- A kurzus testreszabására kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.
Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Retrieval-Augmented Generation (RAG) technikába
- Mibe vall RAG és miért fontos az üzleti AI számára
- A RAG rendszer komponensei: retriever, generátor, dokumentumtár
- Összehasonlítás különálló LLMs-vel és vektorkereséssel
- Haystack vagy hasonló keretek telepítése és konfigurálása
- Dokumentumbevitel és előfeldolgozás
- Retrieverek csatlakoztatása vektorbázisokhoz (pl. FAISS, Pinecone)
- Sűrű retrieverek tanítása tartományi adatokkal
- Szöveggépek és kontrasztos tanulás használata
- Retriever minőségének értékelése a top-k pontossággal
- Alapmodellek kiválasztása (pl. BART, T5, FLAN-T5)
- Utasítási finomhangolás vs. felügyelt finomhangolás
- LoRA és PEFT módszerek hatékony frissítésekhez
- RAG teljesítményének értékelési mértékei (pl. BLEU, EM, F1)
- Késleltetés, leíróminőség és hallucináció csökkentése
- Kísérleti nyomonkövetés és iteratív javítás
- RAG telepítése belső keresőmotorokban és chatbotokban
- Biztonsági, adathozzáférési és kormányzási kérdések
- Integráció API-kkal, dashboardokkal vagy tudásportálokkal
- Üzleti esetek a pénzügyek, egészségügy és jogi területén
- Tartományi eltérések kezelése és tudásbázis-frissítések
- Jövőbeli irányok a leíró-augmentált LLM rendszerekben
Követelmények
- A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) fogalmaival való ismeretség
- A transformátor-alapú nyelvmodellekkel szerzett tapasztalat
- Python és a alapvető gépi tanulási munkafolyamatok ismerete
A céltársulat
- NLP mérnökök
- Tudáskezelő csapatok
14 Órák
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems Képzés - Booking
Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems Képzés - Enquiry
Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási szakembereket céloz meg, akik szeretnék elsajátítani a legmodernebb transzfertanulási technikákat, és alkalmazni kívánják azokat a valós világ összetett problémáira.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A transzfertanulás fejlett fogalmainak és módszereinek megértése.
- Alkalmazzon tartomány-specifikus adaptációs technikákat előre betanított modellekhez.
- Alkalmazza a folyamatos tanulást a fejlődő feladatok és adatkészletek kezeléséhez.
- Sajátítsa el a többfeladatos finomhangolást, hogy javítsa a modell teljesítményét a feladatok között.
Olvass tovább...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megbízhatóan és hatékonyan bevezetni a finomhangolt modelleket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a finomhangolt modellek gyártásba történő bevezetésének kihívásait.
- Tárolja és telepítse a modelleket olyan eszközökkel, mint a Docker és Kubernetes.
- A telepített modellek megfigyelésének és naplózásának megvalósítása.
- Optimalizálja a modelleket a késleltetés és a méretezhetőség érdekében a valós forgatókönyvekben.
Olvass tovább...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni az AI-modellek testreszabásában a kritikus pénzügyi feladatokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a pénzügyi alkalmazások finomhangolásának alapjait.
- Használjon előre kiképzett modelleket a pénzügyi területen specifikus feladatokhoz.
- Alkalmazzon technikákat a csalások felderítésére, kockázatértékelésére és pénzügyi tanácsadásra.
- Biztosítsa a pénzügyi előírásoknak való megfelelést, például GDPR és SOX.
- Alkalmazzon adatbiztonsági és etikus mesterséges intelligencia gyakorlatokat a pénzügyi alkalmazásokban.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereket céloz meg, akik előre képzett modelleket szeretnének testreszabni bizonyos feladatokhoz és adatkészletekhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje a finomhangolás alapelveit és alkalmazásait.
- Készítsen adatkészleteket az előre betanított modellek finomhangolásához.
- Nagy nyelvi modellek (LLM) finomhangolása az NLP-feladatokhoz.
- Optimalizálja a modell teljesítményét és kezelje a gyakori kihívásokat.
Olvass tovább...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és AI-gyakorlóknak szól, akik nagy modellek finomhangolási stratégiáit kívánják megvalósítani anélkül, hogy kiterjedt számítási erőforrásokra lenne szükségük.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Low-Rank Adaptation (LoRA) alapelveit.
- Valósítsa meg a LoRA-t a nagy modellek hatékony finomhangolásához.
- Optimalizálja a finomhangolást az erőforrás-korlátos környezetekhez.
- Értékelje és telepítse a LoRA-hangolt modelleket a gyakorlati alkalmazásokhoz.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a multimodális modellek finomhangolását innovatív AI-megoldásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az olyan multimodális modellek felépítését, mint a CLIP és a Flamingo.
- A multimodális adatkészletek hatékony előkészítése és előfeldolgozása.
- A multimodális modellek finomhangolása meghatározott feladatokhoz.
- Optimalizálja a modelleket a valós alkalmazásokhoz és a teljesítményhez.
Olvass tovább...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik az előre betanított nyelvi modellek hatékony finomhangolásával szeretnék továbbfejleszteni NLP-projekteiket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az NLP-feladatok finomhangolásának alapjait.
- Finomhangolja az előre betanított modelleket, például a GPT-t, a BERT-t és a T5-öt bizonyos NLP-alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény érdekében.
- Értékelje és telepítse a finomhangolt modelleket valós forgatókönyvek szerint.
Olvass tovább...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterségesintelligencia-kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének finomhangolni DeepSeek LLM-modelleket speciális mesterséges intelligencia-alkalmazások létrehozása érdekében. iparágak, tartományok vagy üzleti igények.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve az DeepSeek-R1-et és DeepSeek-V3-at.
- Készítsen adatkészleteket és dolgozzon fel adatokat a finomhangoláshoz.
- Az DeepSeek LLM finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja és hatékonyan telepítse a finomhangolt modelleket.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 ÓrákEz az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az átlagos szintűtől a haladó szintűig terjedő machine learning mérnököknek, AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik megtanulni szeretnének, hogyan használják a QLoRA-t nagy modellek hatékony finomhangolására specifikus feladatokhoz és testreszabásokhoz.
E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a QLoRA és a kvantizálási technikák elméletét LLMs-re.
- Implementálni a QLoRA-t nagy nyelvmodellek finomhangolására doméntartományi alkalmazásokhoz.
- Optimálni a finomhangolás teljesítményét korlátozott számítógépes erőforrásokon kvantizálással.
- Hatékonyan telepíteni és értékelni finomhangolt modelleket valós világbeli alkalmazásokban.
Olvass tovább...
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 ÓrákEz az oktatóvezetett, élő edzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) az advanced-level gépi tanulás mérnököknek és AI kutatóknak szól, akik szeretnék RLHF-ot alkalmazni, hogy nagy AI-modelleket finomítsanak kiváló teljesítmény, biztonság és egyeztetés érdekében.
Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megértetik az RLHF elméleti alapjait és azt, miért fontos a modern AI-fejlesztésben.
- Előkészítenek jutalommodelleket emberi visszajelzések alapján, hogy irányítsák a megerősítő tanulási folyamatokat.
- Finomítanak nagy nyelvmodelleket RLHF-technikákkal, hogy a kimenetek emberi preferenciákkal egyeztessenek.
- Alkalmaznak legjobb gyakorlatokat az RLHF-folyamatok skálázására gyártás szintű AI-rendszerekhez.
Olvass tovább...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a nagy modellek optimalizálásának technikáit a valós helyzetekben történő költséghatékony finomhangolás érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a nagy modellek finomhangolásával járó kihívásokat.
- Alkalmazzon elosztott képzési technikákat a nagy modelleken.
- Használja ki a modell kvantálását és metszését a hatékonyság érdekében.
- A hardverhasználat optimalizálása a finomhangolási feladatokhoz.
- A finomhangolt modelleket hatékonyan telepítse éles környezetben.
Olvass tovább...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni az azonnali tervezés és a rövid távú tanulás erejét, hogy optimalizálják az LLM teljesítményét a valós alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az azonnali tervezés és a néhány lépésben történő tanulás alapelveit.
- Hatékony promptok tervezése különféle NLP-feladatokhoz.
- Használja ki a néhány lépéses technikákat az LLM-ek minimális adatmennyiséggel történő adaptálásához.
- Optimalizálja az LLM teljesítményét a gyakorlati alkalmazásokhoz.
Olvass tovább...
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs
14 ÓrákEz az oktatóvezetéses, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű adattudósoknak és művészintelligencia mérnököknek szól, akik olcsóbbá és hatékonyabbá szeretnék tenni a nagy nyelvmodellek finomhangolását LoRA, Adapter Tuning, és Prefix Tuning módszerekkel.
E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A paraméterhatékony finomhangolási módszereket megértetni.
- LoRA, Adapter Tuning, és Prefix Tuning módszereket megvalósítani Hugging Face PEFT használatával.
- PEFT módszereket összehasonlítani teljes finomhangolással szemben, a teljesítmény és költségkompromisszumok tekintetében.
- Finomhangolt nagy nyelvmodelleket kisebb számítógépes és tárolási igényekkel telepíteni és skálázni.
Olvass tovább...
Introduction to Transfer Learning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű gépi tanulási szakemberek számára készült, akik szeretnék megérteni és alkalmazni az átviteli tanulási technikákat az AI-projektek hatékonyságának és teljesítményének javítása érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a transzfertanulás alapvető fogalmait és előnyeit.
- Fedezze fel a népszerű előre betanított modelleket és alkalmazásaikat.
- Végezze el az előre betanított modellek finomhangolását egyedi feladatokhoz.
- Alkalmazza az átviteli tanulást az NLP és a számítógépes látás valós problémáinak megoldására.
Olvass tovább...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék finomítani készségeiket a gépi tanulási modellekkel kapcsolatos finomhangolási kihívások diagnosztizálásában és megoldásában.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Diagnosztizálja az olyan problémákat, mint a túlillesztés, az alulillesztés és az adatkiegyensúlyozatlanság.
- A modellkonvergenciát javító stratégiák végrehajtása.
- Optimalizálja a finomhangoló csővezetékeket a jobb teljesítmény érdekében.
- A képzési folyamatok hibakeresése gyakorlati eszközök és technikák segítségével.
Olvass tovább...
