Optimierung der generativen KI-Leistung mit Foundry — WalkSelf
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Optimierung der generativen KI-Leistung mit Foundry

Erfahren Sie, wie Sie die Ausgabe von KI-Modellen mithilfe von Prompt Engineering, Systemmeldungen, RAG und Feineinstellungen verbessern, um hochgenaue und effiziente Anwendungen zu erstellen.

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Über diesen Kurs

Die Bereitstellung eines generativen KI-Modells ist nur der erste Schritt. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, genaue, kontextsensitive und zuverlässige Antworten zu generieren. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Methoden, die zum Feintuning und zur Optimierung von KI-Ausgaben für reale Anwendungen erforderlich sind. Sie werden von der grundlegenden Eingabeaufforderung zur Beherrschung fortgeschrittener Optimierungsstrategien übergehen. Wenn Sie verstehen, wie Sie Modellparameter konfigurieren, Retrieval-Augmented Generation (RAG) implementieren und Foundry nutzen, können Sie die KI-Leistung systematisch verbessern und gleichzeitig die Rechenleistung steigern. Was Sie lernen: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der generativen KI-Optimierung und des Modellverhaltens. - Erstellen Sie effektive Systemmeldungen und sofortige Engineering-Workflows, um die Modellausgaben zu steuern. - Passen Sie kritische Modellparameter wie Temperatur, Top-P und Token-Grenzwerte für eine präzise Steuerung an. - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit modernen Vektordatenbankkonzepten, um Modelle mit externen Daten zu verbinden. - Vergleichen Sie die Abwägungen zwischen Prompt, RAG und Modell-Feintuning, um die richtige Strategie auszuwählen. - Bewerten Sie die Modellleistung mit modernen Benchmarking- und Bewertungsmetriken. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen generativer Modelle, bevor praktische Optimierungstechniken vorgestellt werden. Sie lesen detaillierte Erklärungen und analysieren praktische Code-Snippets, die zeigen, wie Sie diese Strategien effektiv kombinieren können. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende KI-Entwickler, Datenenthusiasten und Software-Ingenieure, die sich noch nicht mit der Modelloptimierung beschäftigen. Es ist kein fortgeschrittener Hintergrund im Bereich maschinelles Lernen oder Vorkenntnisse im Modelltraining erforderlich. Lesen Sie weiter, um das volle Potenzial Ihrer generativen KI-Anwendungen zu erschließen.

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