אופטימיזציה של ביצועי מודלים גנרטיביים של בינה מלאכותית עם Microsoft Foundry
ביניים
מדען נתונים
מהנדס AI
Microsoft Foundry
חקור אסטרטגיות משלימות לאופטימיזציה של ביצועי מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית. למד כיצד ליישם הנדסת פרומפטים, לקרקע את המודל שלך עם RAG, ולכוונן להתנהגות עקבית—ומתי לשלב את הגישות הללו.
מטרות הלמידה
עד סוף מודול זה, תוכל:
- יישמו טכניקות הנדסת פרומפט כולל הודעות מערכת, למידת מספר קטן ופרמטרי מודל כדי לאופטימיזציה של פלט המודל.
- להבין מתי ואיך לקרקע מודל שפה באמצעות Retrieval Augmented Generation (RAG).
- זהה מתי כיוונון עדין של מודל משפר את העקביות ההתנהגותית.
- השווה אסטרטגיות אופטימיזציה וקבע מתי לשלב אותן.
דרישות מוקדמות
לפני שתתחיל את המודול הזה, עליך להכיר מושגים ושירותים בסיסיים של בינה מלאכותית ב-Azure.