Expérimentation avec les modèles de base

Aperçu

Explorez des moyens pratiques et économiques d'expérimenter avec les modèles de fondation, les LLM et l'IA grâce aux conseils d'experts de Faye Ellis, AWS Hero.

Programme

• Introduction aux modèles de fondation
Définition et importance des modèles de fondation
Aperçu des modèles de fondation populaires (GPT, BERT, DALL-E, etc.)
Applications réelles et cas d'utilisation
• Configuration de votre environnement d'expérimentation
Solutions cloud économiques pour les expériences en IA
Introduction aux outils AWS pour l'IA et l'apprentissage automatique
Lignes directrices pour configurer un environnement de ML local
• Fondamentaux des modèles de langage étendu (LLMs)
Mécanismes des LLMs et comment ils traitent les données
Caractéristiques clés et capacités des LLMs
Comparaison des différentes architectures de LLM
• Techniques pratiques pour l'expérimentation
Préparation et traitement des données pour les expériences en IA
Ajustement des modèles pré-entraînés : méthodes et meilleures pratiques
Intégration des LLMs dans les applications à l'aide d'API et de SDK
• Stratégies d'optimisation des coûts
Surveillance et gestion des ressources cloud à moindre coût
Exploitation des niveaux gratuits et des crédits sur les plateformes cloud
Utilisation efficace des ressources informatiques
• Expérimentation réelle avec les modèles de fondation
Conception d'expériences pour tester les capacités des modèles
Évaluation de la performance et de la précision
Études de cas de projets IA réussis avec un budget limité
• Dépannage et débogage
Problèmes courants dans l'expérimentation de modèles et comment les résoudre
Techniques pour interpréter les sorties et erreurs des modèles
• Éthique et utilisation responsable de l'IA
Comprendre le biais et l'équité dans les modèles d'IA
Meilleures pratiques pour garantir la confidentialité et la conformité
• Projet de fin d'études
Conception et exécution d'une expérience IA complète
Présentation des conclusions et proposition d'applications réelles
• Ressources supplémentaires et apprentissage complémentaire
Lectures recommandées et cours en ligne
Communautés et forums pour un soutien et une collaboration continus

Sujets

Informatique