Optimizing Foundation Models (Español de España)

En este curso, explorarás dos técnicas para mejorar el rendimiento de un modelo fundacional (FM): la generación aumentada por recuperación (RAG) y el refinamiento. Obtendrás información sobre los servicios de Amazon Web Services (AWS) que ayudan a almacenar las incrustaciones con bases de datos vectoriales, el papel de los agentes en las tareas de varios pasos, la definición de métodos para refinar un FM, cómo preparar los datos para el refinamiento y mucho más.

• Personas interesadas en la inteligencia artificial y el machine learning (IA/ML), independientemente de un rol de trabajo específico.

Optimizing Foundation Models forma parte de una serie que facilita una base sobre inteligencia artificial, machine learning e IA generativa. Si aún no lo has hecho, se recomienda completar estos dos cursos: Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence y Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications.

• Identificar los servicios de AWS que permiten almacenar las incrustaciones con bases de datos vectoriales.
• Comprender el papel de los agentes en las tareas que implican varios pasos.
• Comprender los enfoques para evaluar el rendimiento del FM.
• Determinar si un FM cumple eficazmente con los objetivos empresariales.
• Definir métodos para ajustar con precisión un FM.
• Describir cómo preparar los datos para refinar un FM.
• Determinar si un FM cumple eficazmente los objetivos empresariales en función de la métrica empresarial identificada en el caso práctico.