Optimieren der leistung des generativen KI-Modells mit Microsoft Foundry
Fortgeschrittene Anfänger
Wissenschaftliche Fachkraft für Daten
KI-Techniker
Microsoft Foundry
Erkunden Sie komplementäre Strategien, um die leistung des generativen KI-Modells zu optimieren. Erfahren Sie, wie Sie prompt Engineering anwenden, Ihr Modell mit RAG verbinden und optimieren, um ein einheitliches Verhalten zu erreichen – und wann diese Ansätze kombiniert werden sollen.
Lernziele
Am Ende dieses Moduls können Sie:
- Wenden Sie Prompt-Engineering-Techniken wie Systemmeldungen, few-shot learning und Modellparameter an, um die Modellausgabe zu optimieren.
- Verstehen Sie, wann und wie Sie ein Sprachmodell mithilfe von Retrieval Augmented Generation (RAG) verankern können.
- Ermitteln, wann die Feinabstimmung eines Modells die Verhaltenskonsistenz verbessert.
- Vergleichen Sie Optimierungsstrategien, und bestimmen Sie, wann sie kombiniert werden sollen.
Voraussetzungen
Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie mit grundlegenden KI-Konzepten und -Diensten in Azure vertraut sein.