課程簡介

法律AI与Fine-Tuning简介

  • 法律科技概述及其演变
  • NLP在法律中的应用：合同、判例法、合规
  • 在法律领域使用预训练模型的优势与局限性

为Fine-Tuning准备法律数据

  • 法律文档类型：合同、条款、判例法、法规
  • 文本清理、分段和条款提取
  • 为监督学习标注法律数据

Fine-Tuning法律任务的NLP模型

  • 选择预训练模型：BERT、LegalBERT、RoBERTa等
  • 使用Hugging Face设置微调管道
  • 在法律分类和提取任务上进行训练

合同审查自动化

  • 检测条款类型和义务
  • 突出显示风险条款和合规问题
  • 总结长合同以快速审查

使用AI进行法律研究辅助

  • 判例法的信息检索与排名
  • 法规和条例的问答
  • 构建法律文档聊天机器人或助手

评估与可解释性

  • 指标：F1、精确率、召回率、准确率
  • 高风险法律背景下的模型可解释性
  • 用于条款级置信度评分和审计的工具

部署与集成

  • 将模型嵌入法律研究平台或审查工具
  • 律师事务所使用的API和界面注意事项
  • 维护隐私、版本控制和更新工作流

总结与下一步

最低要求

  • 了解自然语言处理的基础知识
  • 具备使用Python和机器学习库（如Hugging Face Transformers）的经验
  • 熟悉法律文本和基本的法律文件结构

受众

  • 法律科技工程师
  • 为律师事务所工作的AI开发者
  • 处理法律数据的机器学习专业人员
 14 時間：

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相關課程

Advanced Techniques in Transfer Learning

 14 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握尖端遷移學習技術並將其應用於複雜現實問題的高級機器學習專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解遷移學習中的高級概念和方法。
  • 為預先訓練的模型實施特定於域的適應技術。
  • 應用持續學習來管理不斷變化的任務和數據集。
  • 掌握多任務微調，以提高跨任務的模型性能。
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Deploying Fine-Tuned Models in Production

 21 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場現場培訓（在線或現場）面向希望可靠、高效地部署微調模型的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解將微調模型部署到生產環境中所面臨的挑戰。
  • 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化和部署模型。
  • 對已部署的模型實施監控和日誌記錄。
  • 在實際場景中優化模型以實現延遲和可擴充性。
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Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

 21 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場現場培訓（在線或現場）面向希望獲得為關鍵財務任務定製 AI 模型的實用技能的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解財務應用程式微調的基礎知識。
  • 利用預先訓練的模型執行財務領域特定的任務。
  • 應用欺詐檢測、風險評估和財務建議生成技術。
  • 確保遵守 GDPR 和 SOX 等財務法規。
  • 在金融應用程式中實施數據安全和合乎道德的 AI 實踐。
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望為特定任務和數據集自定義預訓練模型的中高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解微調的原理及其應用。
  • 準備數據集以微調預訓練模型。
  • 為 NLP 任務微調大型語言模型 （LLM）。
  • 優化模型性能並解決常見挑戰。
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

 14 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望在不需要大量計算資源的情況下為大型模型實施微調策略的中級開發人員和 AI 從業者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解低秩適應 （LoRA） 的原理。
  • 實施LoRA以高效微調大型模型。
  • 針對資源受限的環境優化微調。
  • 評估和部署LoRA調優模型以用於實際應用。
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Fine-Tuning Multimodal Models

 28 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握創新 AI 解決方案的多模態模型微調的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 CLIP 和 Flamingo 等多模態模型的架構。
  • 有效地準備和預處理多模態數據集。
  • 針對特定任務微調多模態模型。
  • 針對實際應用程式和性能優化模型。
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望通過有效微調預先訓練的語言模型來增強其 NLP 專案的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 NLP 任務微調的基礎知識。
  • 針對特定的 NLP 應用程式微調預訓練模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
  • 優化超參數以提高模型性能。
  • 在實際場景中評估和部署微調的模型。
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

 21 時間：

這項 澳門（在線或現場）的教學型現場培訓旨在對希望微調DeepSeek LLM 模型以創建針對特定行業、領域或業務需求量身定制的專門 AI 應用程序的高級 AI 研究人員、機器學習工程師和開發人員進行培訓。

培訓結束時，參與者將能夠：

  • 了解DeepSeek模型的架構和能力，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
  • 準備數據集並對數據進行預處理以進行微調。
  • 對特定領域的應用程序進行微調DeepSeek LLM。
  • 有效地優化和部署微調的模型。
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Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA

 14 時間：

本課程為講師指導的澳門（線上或線下）培訓，適合中高級機器學習工程師、AI開發者和數據科學家，旨在學習如何使用QLoRA高效微調大型模型，以適應特定任務和定制需求。

在培訓結束時，學員將能夠：

  • 理解QLoRA背後的理論以及大型語言模型的量化技術。
  • 在特定領域應用中，使用QLoRA微調大型語言模型。
  • 利用量化技術，在有限計算資源下優化微調性能。
  • 高效部署並評估微調模型在實際應用中的表現。
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 時間：

這門由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，針對高階機器學習工程師和AI研究人員，旨在教授如何應用RLHF來微調大型AI模型，以實現卓越的性能、安全性和一致性。

在培訓結束時，學員將能夠：

  • 理解RLHF的理論基礎，以及它在現代AI開發中的重要性。
  • 基於人類反饋實施獎勵模型，以指導強化學習過程。
  • 使用RLHF技術微調大型語言模型，使輸出與人類偏好一致。
  • 應用最佳實踐，擴展RLHF工作流程，以適用於生產級AI系統。
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Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

 21 時間：

這種由講師指導的現場培訓<現場>（在線或現場）面向希望掌握優化大型模型的技術，以便在實際場景中進行經濟高效的微調的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解微調大型模型的挑戰。
  • 將分散式訓練技術應用於大型模型。
  • 利用模型量化和修剪提高效率。
  • 優化微調任務的硬體利用率。
  • 在生產環境中有效地部署微調的模型。
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望利用快速工程和少量學習的力量來優化實際應用的 LLM 性能的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解快速工程和小樣本學習的原則。
  • 為各種 NLP 任務設計有效的提示。
  • 利用小樣本技術以最少的數據調整 LLM。
  • 針對實際應用優化 LLM 性能。
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Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs

 14 時間：

這是由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，旨在幫助中級數據科學家和AI工程師，使用LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning等方法，以更經濟高效的方式微調大型語言模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 理解參數高效微調方法背後的理論。
  • 使用Hugging Face PEFT實現LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning。
  • 比較PEFT方法與完整微調的性能和成本權衡。
  • 部署和擴展微調後的LLM，並減少計算和存儲需求。
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Introduction to Transfer Learning

 14 時間：

這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望瞭解和應用遷移學習技術來提高 AI 專案的效率和性能的初級到中級機器學習專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解遷移學習的核心概念和優勢。
  • 探索流行的預訓練模型及其應用程式。
  • 為自定義任務執行預訓練模型的微調。
  • 應用遷移學習來解決 NLP 和電腦視覺中的實際問題。
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Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

 14 時間：

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望提高診斷和解決機器學習模型微調挑戰技能的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

  • 診斷過度擬合、欠擬合和數據不平衡等問題。
  • 實施策略以提高模型收斂性。
  • 優化微調管道以獲得更好的性能。
  • 使用實用工具和技術調試訓練過程。
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課程分類

Fine-Tuning
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