Optimización de modelos fundacionales (Español LATAM) | Optimizing Foundation Models (LATAM Spanish)

En este curso, explorará dos técnicas para mejorar el rendimiento de un modelo fundacional (Foundation Model, FM): la generación mejorada por recuperación (Retrieval Augmented Generation, RAG) y el ajuste preciso. Aprenderá sobre los servicios de Amazon Web Services (AWS) que almacenan las incrustaciones con bases de datos vectoriales, el rol de los agentes en las tareas de varios pasos, la definición de métodos de ajuste preciso de un FM, cómo preparar los datos para realizar ese ajuste y mucho más.

Este curso tiene previstos los siguientes destinatarios:

• Personas interesadas en la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), sin importar su puesto de trabajo específico.

El curso Optimización de modelos fundacionales es parte de una serie que ofrece conocimientos básicos sobre la inteligencia artificial, el machine learning y la IA generativa. Si aún no lo hizo, se recomienda que complete los dos cursos que se mencionan a continuación:

• Aspectos básicos del machine learning y la inteligencia artificial
• Exploración de casos prácticos y aplicaciones de la inteligencia artificial

En este curso, aprenderá a hacer lo siguiente:

• Identificar los servicios de AWS que almacenan incrustaciones con bases de datos vectoriales.
• Comprender el papel de los agentes en las tareas de varios pasos.
• Comprender los enfoques utilizados para evaluar el rendimiento de los FM.
• Determinar si un FM cumple con los objetivos empresariales de manera eficaz.
• Definir los métodos para ajustar un FM.
• Describir cómo se deben preparar los datos para ajustar un FM.
• Determinar si un FM cumple con los objetivos empresariales de manera eficaz en función de la métrica empresarial identificada en el caso práctico.