Optimizing Foundation Models (Simplified Chinese)
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Overview
在本课程中，您将探索两种可提高基础模型 (FM) 性能的技术：检索增强生成 (RAG) 和微调。您将了解有助于使用向量数据库存储嵌入的 Amazon Web Services (AWS) 服务、代理在多步骤任务中的作用、定义微调 FM 的方法以及如何准备用于微调的数据等等。
- 课程级别：基础级
- 时长：1 小时
本课程包含互动元素、文字说明、配文图表和知识考核。
在本课程中，您将学习如何：
- 了解有助于使用向量数据库存储嵌入的 AWS 服务。
- 了解代理在多步骤任务中的作用。
- 了解评估 FM 性能的方法。
- 确定 FM 是否能有效实现业务目标。
- 定义微调 FM 的方法。
- 描述如何准备用于微调 FM 的数据。
- 根据使用案例中确定的业务指标，确定 FM 是否能有效实现业务目标。
本课程面向以下人员：
- 对人工智能和机器学习 (AI/ML) 感兴趣的个人，与特定工作角色无关
Optimizing Foundation Models 是旨在讲授人工智能、机器学习和生成式人工智能基础知识的系列课程的一部分。如果您尚未完成以下两门课程，建议您完成：
- Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence
- Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications
课程大纲
第 1 部分：简介
- 如何学习本课程
- 课程概览
第 2 部分：通过检索增强生成优化基础模型
- 商业案例
- 检索增强生成 (RAG)
- 代理
- 评估结果
- 知识考核
第 3 部分：通过微调优化基础模型
- 商业案例
- 微调
- 模型评估
- 知识考核
第 4 部分：总结
- 资源
- 联系我们
