Optimizing Foundation Models (Thai)

Resumen

En este curso explorarás técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos fundamentales (FM) mediante dos enfoques:

Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y ajuste fino. Aprenderás sobre los servicios de Amazon Web Services (AWS) que facilitan el almacenamiento de incrustaciones con bases de datos vectoriales, el papel de los agentes en tareas de múltiples pasos, establecer métodos de ajuste fino de FM, cómo preparar datos para el ajuste fino, y más.

• Nivel del curso:

  Básico

• Duración:

  1 hora

Este curso incluye elementos interactivos, instrucciones escritas e ilustraciones.

En este curso aprenderás a:

• Identificar los servicios de AWS que facilitan el almacenamiento de incrustaciones con bases de datos vectoriales
• Comprender el rol de los agentes en tareas de múltiples pasos
• Entender los enfoques para evaluar el rendimiento de los FM
• Verificar que los FM cumplen con los objetivos de negocio de manera efectiva
• Establecer métodos de ajuste fino de FM
• Explicar cómo preparar datos para el ajuste fino de FM
• Verificar que los FM cumplen con los objetivos de negocio de manera efectiva de acuerdo con las métricas de negocio identificadas en el caso de uso

Este curso está diseñado para:

• Individuos interesados en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML) independientemente de su rol laboral específico

La optimización de modelos fundamentales es parte de una serie de enseñanza sobre los fundamentos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y IA generativa.

Se recomienda completar ambos cursos siguientes antes si aún no lo has hecho:

• Fundamentos del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial
• Exploración de Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial

Tema 1:

Introducción

• Cómo usar este curso
• Resumen del curso

Sección 2:

Optimización de Modelos Fundamentales con Generación Aumentada por Recuperación

• Justificación empresarial
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
• Agentes
• Evaluación de resultados
• Prueba de conocimiento

Sección 3:

Optimización de Modelos Fundamentales con Ajuste Fino

• Justificación empresarial
• Ajuste fino
• Evaluación del modelo
• Prueba de conocimiento

Sección 4:

Conclusión

• Recursos

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  Asignaturas

  united states