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.
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) 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
14 Órák
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 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.
Olvass tovább...
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.
Olvass tovább...
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.
Olvass tovább...
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.
Olvass tovább...
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.
Olvass tovább...
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.
Olvass tovább...
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.
Olvass tovább...
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.
Olvass tovább...
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.
Olvass tovább...
Finomhangolás Emberi Visszajelzésen Alapuló Megerősítő Tanulással (RLHF)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnökök és AI kutatók számára készült, akik szeretnék alkalmazni az RLHF-t nagy AI modellek finomhangolására a kiváló teljesítmény, biztonság és összehangolás érdekében.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az RLHF elméleti alapjait és annak jelentőségét a modern AI fejlesztésben.
- Emberi visszajelzésen alapuló jutalommodelleket implementálni a megerősítő tanulási folyamatok irányításához.
- Nagy nyelvi modelleket finomhangolni RLHF technikák segítségével, hogy a kimenetek összhangban legyenek az emberi preferenciákkal.
- Az RLHF munkafolyamatok skálázásának legjobb gyakorlatait alkalmazni termelési szintű AI rendszerekhez.
Olvass tovább...
Nagy modellek optimalizálása költséghatékony finomhangoláshoz
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a nagy modellek költséghatékony finomhangolására vonatkozó technikákat valós forgatókönyvekben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a nagy modellek finomhangolásának kihívásait.
- Alkalmazni az elosztott képzési technikákat nagy modelleken.
- Kihasználni a modell kvantálást és nyesést a hatékonyság érdekében.
- Optimalizálni a hardverhasználatot a finomhangolási feladatokhoz.
- Hatékonyan üzembe helyezni a finomhangolt modelleket éles környezetekben.
Olvass tovább...
Prompt Engineering és Few-Shot Fine-Tuning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a prompt engineering és a few-shot learning erejét, hogy optimalizálják a LLM teljesítményét valós alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a prompt engineering és a few-shot learning alapelveit.
- Hatékony promptokat tervezni különböző NLP feladatokhoz.
- Few-shot technikákkal adaptálni a LLM-eket minimális adattal.
- Optimalizálni a LLM teljesítményét gyakorlati alkalmazásokhoz.
Olvass tovább...
Paraméterhatékony Finomhangolás (PEFT) Technikák Nagy Nyelvi Modellekhez
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és AI mérnökök számára készült, akik hatékonyabban és költséghatékonyabban szeretnék finomhangolni a nagy nyelvi modelleket olyan módszerekkel, mint a LoRA, az Adapter Tuning és a Prefix Tuning.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a paraméterhatékony finomhangolási módszerek elméletét.
- Megvalósítani a LoRA, Adapter Tuning és Prefix Tuning technikákat a Hugging Face PEFT használatával.
- Összehasonlítani a PEFT módszerek teljesítményét és költségeit a teljes finomhangolással szemben.
- Üzembe helyezni és skálázni a finomhangolt LLM modelleket csökkentett számítási és tárolási igényekkel.
Olvass tovább...
Bevezetés a Transfer Learningbe
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű gépi tanulással foglalkozó szakembereknek szól, akik meg szeretnék érteni és alkalmazni a transfer learning technikákat az AI projektek hatékonyságának és teljesítményének javítására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a transfer learning alapvető fogalmait és előnyeit.
- Felfedezni a népszerű előre betanított modelleket és azok alkalmazásait.
- Előre betanított modellek finomhangolását végrehajtani egyedi feladatokra.
- Alkalmazni a transfer learninget valós problémák megoldására a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a számítógépes látás területén.
Olvass tovább...
Finomhangolási Kihívások Hibaelhárítása
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék finomítani a gépi tanulási modellek finomhangolási kihívásainak diagnosztizálásában és megoldásában való készségeiket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Diagnosztizálni a túlilleszkedést, alulilleszkedést és az adateltolódást.
- Stratégiákat implementálni a modell konvergencia javítására.
- Finomhangolási folyamatokat optimalizálni a jobb teljesítmény érdekében.
- Gyakorlati eszközökkel és technikákkal hibakeresést végezni a tanulási folyamatban.
Olvass tovább...
