Neste curso, você vai explorar duas técnicas para melhorar o desempenho de um modelo de base (FM): Geração aumentada de recuperação (RAG) e ajuste fino. Você vai aprender sobre os serviços da Amazon Web Services (AWS) que ajudam a armazenar incorporações com bancos de dados de vetores, a função dos agentes em tarefas de várias etapas, definir métodos para ajustar um FM, como preparar dados para ajuste fino e muito mais.
- Nível do curso: básico
- Duração: 1 hora
Atividades
Este curso inclui elementos interativos, instruções em texto, gráficos ilustrativos e testes de conhecimento.
Objetivos do curso
Neste curso, você aprenderá a:
- Identificar os serviços da AWS que ajudam a armazenar incorporações com bancos de dados vetoriais.
- Compreender a função dos agentes em tarefas de várias etapas.
- Compreender as abordagens para avaliar o desempenho do FM.
- Determinar se um FM atende efetivamente aos objetivos de negócios.
- Definir métodos para ajustar um FM.
- Descrever como preparar dados para ajustar um FM.
- Determinar se um FM atende efetivamente aos objetivos de negócios com base na métrica empresarial identificada no caso de uso.
Público-alvo
Este curso se destina a:
- Pessoas interessadas em inteligência artificial e machine learning (IA/ML), independentemente de uma função específica
Pré-requisitos
O curso Otimizar modelos de base faz parte de uma série que promove fundamentos de inteligência artificial, machine learning e IA generativa. Recomendamos que você faça os dois cursos a seguir, se ainda não tiver feito:
- Fundamentos de machine learning e inteligência artificial
- Descrição dos casos de uso e aplicações da inteligência artificial
Conteúdo do curso
Seção 1: Introdução
- Como usar este curso
- Visão geral do curso
Seção 2: Otimizar um modelo de base com geração aumentada de recuperação
- Caso de negócio
- Geração aumentada de recuperação (RAG)
- Agentes
- Avaliar os resultados
- Teste de conhecimento
Seção 3: Otimizar um modelo de base com ajuste fino
- Caso de negócio
- Ajuste fino
- Avaliação do modelo
- Teste de conhecimento
Seção 4: Conclusão
- Recursos
- Entrar em contato conosco
