Personnalisation avancée de l'assistant avec ajustement fin et contexte.

Aperçu

Gain advanced techniques for building specialized AI assistants. Learn to fine-tune Llama models, implement large context and Retrieval-Augmented Generation (RAG), and create assistants for specific use cases including multilingual support, customer service, and educational tutoring.

Through hands-on practice with industry-standard tools, you'll enhance assistant capabilities with external knowledge and specialized training while learning to evaluate and optimize model performance.

Programme

• Introduction à la personnalisation avancée de l'assistant
Aperçu des capacités et de la personnalisation de l'assistant AI
Introduction aux cas d'utilisation spécialisés
• Réglage fin des modèles Llama
Comprendre l'architecture du modèle Llama
Mise en œuvre de stratégies de réglage fin
Pratique pratique du réglage fin pour des tâches spécifiques
• Implémentations de grand contexte
Importance du contexte dans les assistants AI
Techniques pour gérer et exploiter de larges fenêtres de contexte
Études de cas d'applications à grand contexte dans différentes industries
• Génération augmentée par récupération (RAG)
Bases de RAG et son importance
Mise en œuvre de RAG dans les assistants AI
Activité pratique : Construire un assistant simple basé sur RAG
• Création d'assistants spécialisés pour des cas d'utilisation spécifiques
Support multilingue
Techniques pour gérer plusieurs langues
Formation et maintenance des modèles linguistiques
Meilleures pratiques dans le développement AI multilingue
Assistants de service client
Conception de flux de travail de service client
Intégration avec les CRM et les bases de données clients
Assistants de tutorat éducatif
Construction d'expériences d'apprentissage personnalisées
Techniques d'apprentissage adaptatif
• Amélioration des capacités de l'assistant avec des connaissances externes
Stratégies pour intégrer des bases de données externes
Intégration d'APIs et de données en direct
Gestion de la base de connaissances
• Techniques de formation spécialisées
Collecte et prétraitement de données spécifiques au domaine
Transfert d'apprentissage et son application
Métriques d'évaluation et analyse de la performance du modèle
• Évaluation et optimisation de la performance du modèle
Indicateurs clés de performance pour les assistants AI
Tests A/B et boucles de rétroaction utilisateur
Méthodologies d'amélioration continue
• Outils et normes de l'industrie
Aperçu des outils standards de l'industrie pour le développement d'assistants
Meilleures pratiques et conformité avec les normes éthiques de l'AI
• Conclusion du cours et projet de fin d'études
Application des compétences dans un projet cumulatif
Session de révision et retour entre pairs
Tendances futures dans le développement d'assistants AI

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Enseigné par

Taught by Meta Staff

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Matières

Computer Science