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.
Who should attend
Este curso se destina a:
- Pessoas interessadas em inteligência artificial e machine learning (IA/ML), independentemente de uma função específica
Course Prerequisites
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
What you will learn
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.