Optimizing Foundation Models (Portuguese)

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
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