Fine-tuning en Embedding-optimalisatie voor LLMs
Introductie
In deze diepgaande training leer je hoe je grote taalmodellen (LLMs) aanpast aan jouw organisatiecontext, schrijfstijl en inhoudelijke domein. Je werkt met technieken zoals fine-tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation), embedding filtering en prompt-tuning om bestaande foundation models nauwkeuriger te laten presteren op je eigen data.
We behandelen zowel hosted oplossingen (zoals OpenAI’s fine-tuning API) als open-source workflows via Hugging Face Transformers, met aandacht voor performance, schaalbaarheid, kosten en veiligheid. Na deze training kun je taalmodellen niet alleen beter laten aansluiten op je content, maar ook beoordelen wanneer je moet fine-tunen en wanneer een retrieval-based benadering met embeddings voldoende is.
Leerdoelen
Het verschil begrijpen tussen fine-tuning, prompt-tuning en contextuele embeddings (RAG)
Werken met OpenAI’s fine-tuning API (GPT-3.5/4) en Hugging Face Trainer pipelines
Modellen trainen met technieken zoals full fine-tuning, parameter-efficient tuning (LoRA, QLoRA)
Domeinspecifieke datasets voorbereiden en modellabels correct structureren
Embedding filtering toepassen om de kwaliteit van je context retrieval te verbeteren (RAG optimalisatie)
Evaluatie- en validatiestrategieën voor aangepaste LLMs
Best practices voor veilige, schaalbare en onderhoudbare modelaanpassingen
Aanpak en werkvormen
Deze training is volledig hands-on en richt zich op het daadwerkelijk aanpassen van modellen aan jouw eigen data of context. Je werkt aan een end-to-end pipeline: van datavoorbereiding en modelkeuze tot training, evaluatie en integratie.
Er is ruimte om te kiezen tussen verschillende toolstacks afhankelijk van je technische omgeving, waaronder:
OpenAI API (via CLI of Python SDK)
Hugging Face Transformers & Datasets
QLoRA met PEFT en bitsandbytes
Vector databases zoals FAISS, Weaviate of Pinecone (voor context retrieval en embedding optimalisatie)
Indien gewenst stemmen we de training af op je eigen use case of bestaande infrastructuur.
Voor wie
Deze training is bedoeld voor AI-engineers, ML-specialisten en dataspecialisten die bestaande LLMs willen afstemmen op hun domein, workflows of klantcontext. Enige ervaring met Python en kennis van LLM-architecturen (zoals GPT, LLaMA, Mistral) wordt aanbevolen.
Geïnteresseerd in deze training?
Neem gerust contact met ons op. We denken graag mee over een passende invulling voor jouw team, project of organisatie.
Fine-tuning en Embedding-optimalisatie voor LLMs
Introductie
In deze diepgaande training leer je hoe je grote taalmodellen (LLMs) aanpast aan jouw organisatiecontext, schrijfstijl en inhoudelijke domein. Je werkt met technieken zoals fine-tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation), embedding filtering en prompt-tuning om bestaande foundation models nauwkeuriger te laten presteren op je eigen data.
We behandelen zowel hosted oplossingen (zoals OpenAI’s fine-tuning API) als open-source workflows via Hugging Face Transformers, met aandacht voor performance, schaalbaarheid, kosten en veiligheid. Na deze training kun je taalmodellen niet alleen beter laten aansluiten op je content, maar ook beoordelen wanneer je moet fine-tunen en wanneer een retrieval-based benadering met embeddings voldoende is.
Leerdoelen
Het verschil begrijpen tussen fine-tuning, prompt-tuning en contextuele embeddings (RAG)
Werken met OpenAI’s fine-tuning API (GPT-3.5/4) en Hugging Face Trainer pipelines
Modellen trainen met technieken zoals full fine-tuning, parameter-efficient tuning (LoRA, QLoRA)
Domeinspecifieke datasets voorbereiden en modellabels correct structureren
Embedding filtering toepassen om de kwaliteit van je context retrieval te verbeteren (RAG optimalisatie)
Evaluatie- en validatiestrategieën voor aangepaste LLMs
Best practices voor veilige, schaalbare en onderhoudbare modelaanpassingen
Aanpak en werkvormen
Deze training is volledig hands-on en richt zich op het daadwerkelijk aanpassen van modellen aan jouw eigen data of context. Je werkt aan een end-to-end pipeline: van datavoorbereiding en modelkeuze tot training, evaluatie en integratie.
Er is ruimte om te kiezen tussen verschillende toolstacks afhankelijk van je technische omgeving, waaronder:
OpenAI API (via CLI of Python SDK)
Hugging Face Transformers & Datasets
QLoRA met PEFT en bitsandbytes
Vector databases zoals FAISS, Weaviate of Pinecone (voor context retrieval en embedding optimalisatie)
Indien gewenst stemmen we de training af op je eigen use case of bestaande infrastructuur.
Voor wie
Deze training is bedoeld voor AI-engineers, ML-specialisten en dataspecialisten die bestaande LLMs willen afstemmen op hun domein, workflows of klantcontext. Enige ervaring met Python en kennis van LLM-architecturen (zoals GPT, LLaMA, Mistral) wordt aanbevolen.
Geïnteresseerd in deze training?
Neem gerust contact met ons op. We denken graag mee over een passende invulling voor jouw team, project of organisatie.
Beschrijving:
Pas bestaande taalmodellen (LLM's) aan op je eigen data, tone-of-voice of organisatiecontext met technieken als fine-tuning, LoRA en embedding filtering.
Leerdoelen:
Verschil tussen fine-tuning, prompt-tuning en context-embedding.
Werken met OpenAI fine-tuning API en Hugging Face Transformers.
Domeinspecifieke modellen trainen en evalueren.
Best practices voor veilige, schaalbare modelaanpassingen.
Voor wie: Engineers, developers, data scientists en dataspecialisten die taalmodellen willen aanpassen aan hun context.
Fine-tuning en Embedding-optimalisatie voor LLMs
Introductie
In deze diepgaande training leer je hoe je grote taalmodellen (LLMs) aanpast aan jouw organisatiecontext, schrijfstijl en inhoudelijke domein. Je werkt met technieken zoals fine-tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation), embedding filtering en prompt-tuning om bestaande foundation models nauwkeuriger te laten presteren op je eigen data.
We behandelen zowel hosted oplossingen (zoals OpenAI’s fine-tuning API) als open-source workflows via Hugging Face Transformers, met aandacht voor performance, schaalbaarheid, kosten en veiligheid. Na deze training kun je taalmodellen niet alleen beter laten aansluiten op je content, maar ook beoordelen wanneer je moet fine-tunen en wanneer een retrieval-based benadering met embeddings voldoende is.
Leerdoelen
Het verschil begrijpen tussen fine-tuning, prompt-tuning en contextuele embeddings (RAG)
Werken met OpenAI’s fine-tuning API (GPT-3.5/4) en Hugging Face Trainer pipelines
Modellen trainen met technieken zoals full fine-tuning, parameter-efficient tuning (LoRA, QLoRA)
Domeinspecifieke datasets voorbereiden en modellabels correct structureren
Embedding filtering toepassen om de kwaliteit van je context retrieval te verbeteren (RAG optimalisatie)
Evaluatie- en validatiestrategieën voor aangepaste LLMs
Best practices voor veilige, schaalbare en onderhoudbare modelaanpassingen
Aanpak en werkvormen
Deze training is volledig hands-on en richt zich op het daadwerkelijk aanpassen van modellen aan jouw eigen data of context. Je werkt aan een end-to-end pipeline: van datavoorbereiding en modelkeuze tot training, evaluatie en integratie.
Er is ruimte om te kiezen tussen verschillende toolstacks afhankelijk van je technische omgeving, waaronder:
OpenAI API (via CLI of Python SDK)
Hugging Face Transformers & Datasets
QLoRA met PEFT en bitsandbytes
Vector databases zoals FAISS, Weaviate of Pinecone (voor context retrieval en embedding optimalisatie)
Indien gewenst stemmen we de training af op je eigen use case of bestaande infrastructuur.
Voor wie
Deze training is bedoeld voor AI-engineers, ML-specialisten en dataspecialisten die bestaande LLMs willen afstemmen op hun domein, workflows of klantcontext. Enige ervaring met Python en kennis van LLM-architecturen (zoals GPT, LLaMA, Mistral) wordt aanbevolen.
Geïnteresseerd in deze training?
Neem gerust contact met ons op. We denken graag mee over een passende invulling voor jouw team, project of organisatie.
How It All Started
This is a space to share more about the business: who's behind it, what it does and what this site has to offer. It’s an opportunity to tell the story behind the business or describe a special service or product it offers. You can use this section to share the company history or highlight a particular feature that sets it apart from competitors.
Let the writing speak for itself. Keep a consistent tone and voice throughout the website to stay true to the brand image and give visitors a taste of the company’s values and personality.