课程大纲

Foundations of Safe and Fair AI

  • Key concepts: safety, bias, fairness, transparency
  • Types of bias: dataset, representation, algorithmic
  • Overview of regulatory frameworks (EU AI Act, GDPR, etc.)

Bias in Fine-Tuned Models

  • How fine-tuning can introduce or amplify bias
  • Case studies and real-world failures
  • Identifying bias in datasets and model predictions

Techniques for Bias Mitigation

  • Data-level strategies (rebalancing, augmentation)
  • In-training strategies (regularization, adversarial debiasing)
  • Post-processing strategies (output filtering, calibration)

Model Safety and Robustness

  • Detecting unsafe or harmful outputs
  • Adversarial input handling
  • Red teaming and stress testing fine-tuned models

Auditing and Monitoring AI Systems

  • Bias and fairness evaluation metrics (e.g., demographic parity)
  • Explainability tools and transparency frameworks
  • Ongoing monitoring and governance practices

Toolkits and Hands-On Practice

  • Using open-source libraries (e.g., Fairlearn, Transformers, CheckList)
  • Hands-on: Detecting and mitigating bias in a fine-tuned model
  • Generating safe outputs through prompt design and constraints

Enterprise Use Cases and Compliance Readiness

  • Best practices for integrating safety in LLM workflows
  • Documentation and model cards for compliance
  • Preparing for audits and external reviews

Summary and Next Steps

要求

  • 了解机器学习模型与训练流程
  • 具备微调与LLMs的实务经验
  • 熟悉Python与NLP概念

目标受众

  • AI合规团队
  • ML工程师
 14 小时

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即将举行的公开课程

Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models

2025-06-24 09:30
14 小时
深圳 - 新世界中心

Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models

2025-07-08 09:30
14 小时
天津 - 天津中心

Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models

2025-07-22 09:30
14 小时
重庆 - 环球金融中心

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  • 为预先训练的模型实施特定于域的适应技术。
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  • 实施LoRA以高效微调大型模型。
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  • 有效地准备和预处理多模态数据集。
  • 针对特定任务微调多模态模型。
  • 针对实际应用程式和性能优化模型。
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这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望通过有效微调预先训练的语言模型来增强其 NLP 专案的中级专业人员。

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  • 了解 NLP 任务微调的基础知识。
  • 针对特定的 NLP 应用程式微调预训练模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
  • 优化超参数以提高模型性能。
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  • 了解DeepSeek模型的架构和能力，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
  • 准备数据集并对数据进行预处理以进行微调。
  • 对特定领域的应用程序进行微调DeepSeek LLM。
  • 有效地优化和部署微调的模型。
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  • 高效部署并评估微调模型在实际应用中的表现。
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  • 使用Hugging Face Transformers和PEFT执行微调管道。
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  • 理解RAG系统的架构和工作流程。
  • 针对特定领域数据微调检索器和生成器组件。
  • 评估RAG性能，并通过PEFT技术进行改进。
  • 部署优化的RAG系统，用于内部或生产环境。
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  • 理解RLHF的理论基础，以及它在现代AI开发中的重要性。
  • 基于人类反馈实施奖励模型，以指导强化学习过程。
  • 使用RLHF技术微调大型语言模型，使输出与人类偏好一致。
  • 应用最佳实践，扩展RLHF工作流程，以适用于生产级AI系统。
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By the end of this training, participants will be able to:

  • Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
  • Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
  • Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
  • Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
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Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

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这种由讲师指导的现场培训<现场>（在线或现场）面向希望掌握优化大型模型的技术，以便在实际场景中进行经济高效的微调的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

  • 了解微调大型模型的挑战。
  • 将分散式训练技术应用于大型模型。
  • 利用模型量化和修剪提高效率。
  • 优化微调任务的硬体利用率。
  • 在生产环境中有效地部署微调的模型。
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 小时

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望利用快速工程和少量学习的力量来优化实际应用的 LLM 性能的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

  • 了解快速工程和小样本学习的原则。
  • 为各种 NLP 任务设计有效的提示。
  • 利用小样本技术以最少的数据调整 LLM。
  • 针对实际应用优化 LLM 性能。
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课程分类

Fine-Tuning
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