Tauchen Sie ein in die große und vielfältige Welt der KI-Modelle. Sie werden die grundlegende Architektur der generativen KI erkunden und Schlüsselkomponenten wie Tokenisierung, semantische Räume und den Decoder Stack verstehen. Diese Lektion befasst sich mit den verschiedenen Möglichkeiten von Modellen, von der multimodalen Verarbeitung bis hin zum Verstehen langer Kontexte. Sie werden auch verschiedene Optionen für die Bereitstellung untersuchen, darunter Webzugriff, APIs und lokales Hosting, und die Kompromisse in Bezug auf Sicherheit, Kosten und Anpassbarkeit verstehen.

Lernen Sie, wie Sie KI-Modelle für Ihre spezifischen Anforderungen effektiv bewerten und vergleichen können. In dieser Lektion lernen Sie Benchmarking-Techniken kennen, einschließlich branchenüblicher Leaderboards und deren Grenzen. Sie erfahren, wie Sie Herausforderungen wie den Deckeneffekt und die Kontamination bei der Modellevaluation angehen können. Wichtig ist, dass Sie lernen, Ihre eigenen Benchmarks zu erstellen, die auf Ihre speziellen Aufgaben zugeschnitten sind, damit Sie die Leistung des Modells für Ihren speziellen Anwendungsfall genau bewerten können.

Manchmal genügen Modelle von der Stange nicht allen Ihren Anforderungen. In dieser letzten Lektion lernen Sie Strategien zur Verbesserung der Leistung von Modellen kennen. Erfahren Sie mehr über Prompt Engineering, kontextbezogenes Lernen und Datenerweiterungstechniken. Tauchen Sie tief in die Retrieval Augmented Generation (RAG) ein und verstehen Sie deren Vorteile und Erweiterungen im Vergleich zu Modellen mit langem Kontext. Am Ende dieser Lektion verfügen Sie über ein Toolkit mit Strategien zur Optimierung der Leistung von KI-Modellen für Ihre spezifischen Anforderungen.