Feinabstimmung Profi: LoRA, DPO & Datenkuration

Beschreibung

Die gezielte Anpassung großer Sprachmodelle (LLMs) ist für ML-Engineers und technische Teams entscheidend, um den maximalen Nutzen aus diesen komplexen Systemen zu ziehen. Dieser Profi-Kurs versetzt Sie in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen, wann und wie Feinabstimmung die überlegene Strategie gegenüber Prompting, RAG oder Destillation darstellt. Sie erlernen die Kunst der Datenkuration – von Qualitätssicherung über Deduplizierung bis zur Lizenzhygiene – als fundamentalen Erfolgsfaktor. Der Kurs vertieft sich in parameter-effiziente Methoden wie LoRA/QLoRA, beleuchtet ihre Hyperparameter und die Feinheiten der Präferenz-Optimierung mittels DPO und verwandter Techniken, um Stil und Verhalten präzise zu steuern. Darüber hinaus adressieren wir das robuste Trainings-Setup, Hardware-Realitäten, Strategien zur Vermeidung katastrophalen Vergessens und umfassende Evaluierungsansätze für Fähigkeiten, Regressionen und Sicherheit. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, Ihre eigenen Sprachmodelle mit höchster Präzision und Effizienz feinabzustimmen, von der Datenstrategie bis zum produktiven Einsatz. Sie können Kosten-Nutzen-Analysen für feinabgestimmte Modelle gegenüber API-basierten Lösungen erstellen und robuste Deployment-Strategien implementieren. Das ALVATAR-Zertifikat bestätigt Ihre Expertise in der fortgeschrittenen Modell-Feinabstimmung, positioniert Sie als führenden Spezialisten und steigert Ihre Relevanz in zukunftsorientierten KI-Projekten.

Curriculum