Optimizing Foundation Models (Indonesian)

Resumen

En este curso, explorará dos técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos de base (FM):

Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y ajuste fino. Aprenderá sobre los servicios de Amazon Web Services (AWS) que ayudan a almacenar incrustaciones con bases de datos vectoriales, el papel de los agentes en tareas con varios pasos, determinar métodos para ajustar un FM, cómo preparar datos para el ajuste fino, y mucho más.

• Nivel del curso:

  Básico

• Duración:

  1 hora

El curso incluye elementos interactivos, instrucciones de texto e imágenes ilustrativas.

En este curso, aprenderá a:

• Identificar servicios de AWS que ayudan a almacenar incrustaciones con bases de datos vectoriales.
• Comprender el papel de los agentes en tareas con varios pasos.
• Comprender los enfoques para evaluar el rendimiento de los FM.
• Determinar la efectividad de un FM para cumplir con los objetivos comerciales.
• Definir métodos para ajustar el FM.
• Explicar cómo preparar datos para ajustar el FM.
• Determinar la efectividad de FM para alcanzar objetivos comerciales en función de métricas comerciales identificadas en casos de uso.

Este curso está dirigido a:

• Individuos interesados en inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML), independientemente de un rol de trabajo específico.

Optimización de Modelos de Fundación es parte de una serie que facilita los fundamentos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y AI generativa.

Si no lo ha hecho, le recomendamos completar los siguientes dos cursos:

• Fundamentos de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
• Aprender Aplicaciones y Casos de Uso de Inteligencia Artificial

Sección 1:

Introducción

• Cómo usar este curso
• Visión general del curso

Sección 2:

Optimización de Modelos de Base con Generación Aumentada por Recuperación

• Caso de negocio
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
• Agentes
• Evaluación de resultados
• Prueba de Conocimiento

Sección 3:

Optimización de modelos de base con ajuste fino

• Caso de negocio
• Ajuste fino
• Evaluación de modelos
• Prueba de Conocimiento

Sección 4:

Conclusión

• Recursos
• Contáctenos

Asignaturas

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