Aperçu
Dans ce cours, vous explorerez deux techniques pour améliorer les performances d'un modèle fondamental (Foundation Model, FM) : la génération augmentée par récupération (Retrieval Augmented Generation, RAG) et le réglage précis. Vous découvrirez les services d'Amazon Web Services (AWS) qui stockent les embeddings avec des bases de données vectorielles, le rôle des agents dans les tâches à étapes multiples, la définition des méthodes de réglage précis d'un FM, comment préparer les données pour effectuer ce réglage et bien plus encore.
- Niveau du cours : basique
- Durée : 1 heure
Ce cours comprend des éléments interactifs, des instructions textuelles, des graphiques illustratifs et des évaluations des connaissances.
Dans ce cours, vous apprendrez à :
- Identifier les services AWS qui stockent les embeddings avec des bases de données vectorielles.
- Comprendre le rôle des agents dans les tâches à étapes multiples.
- Comprendre les approches utilisées pour évaluer les performances des FM.
- Déterminer si un FM répond efficacement aux objectifs commerciaux.
- Définir les méthodes pour ajuster un FM.
- Décrire comment préparer les données pour ajuster un FM.
- Déterminer si un FM répond efficacement aux objectifs commerciaux en fonction de la métrique commerciale identifiée dans l'étude de cas.
Ce cours est destiné aux :
- Personnes intéressées par l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML), quel que soit leur poste de travail spécifique.
Le cours Optimisation des modèles fondamentaux fait partie d'une série qui offre des connaissances de base sur l'intelligence artificielle, le machine learning et l'IA générative. Si vous ne l'avez pas encore fait, il est recommandé de compléter les deux cours mentionnés ci-dessous :
- Principes de base du machine learning et de l'intelligence artificielle
- Exploration des études de cas et des applications de l'intelligence artificielle
Section 1 : introduction
- Comment utiliser ce cours
- Information générale sur le cours
Section 2 : optimisation d'un modèle fondamental avec génération augmentée par récupération
- Étude de cas commerciale
- Génération augmentée par récupération (RAG)
- Agents
- Évaluation des résultats
- Évaluation des connaissances
Section 3 : optimisation d'un modèle fondamental avec réglage précis
- Étude de cas commerciale
- Réglage précis
- Évaluation des modèles
- Évaluation des connaissances
Section 4 : conclusion
- Ressources
- Contactez-nous
Université : Fournisseur : AWS Skill Builder
Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Machine Learning, Cours de Bases de Données Vectorielles, Cours d'Évaluation de Modèles, Cours de Modèles Fondamentaux, Cours d'Amazon Web Services, Cours de Réglage Précis, Cours d'Embeddings, Cours de Génération Augmentée par Récupération, Cours d'Agents IA