Руководство для архитекторов по сертификации в области искусственного интеллекта: Мастер оператив... скачать в хорошем качестве

Руководство для архитекторов по сертификации в области искусственного интеллекта: Мастер оператив...

Если вы готовитесь к таким важным экзаменам, как AWS Certified AI Practitioner, NVIDIA GenAI Professional или AWS Machine Learning Engineer Associate, вам нужно перестать относиться к ИИ как к чат-боту и начать рассматривать его как детерминированную систему. Посетите https://flashgenius.net/ для тренировочных тестов и других ресурсов по большому количеству сертификаций в области ИИ. В этом эпизоде ​​Deep Dive мы переходим от «искусства» подсказок к строгой инженерной дисциплине, необходимой для успешной сдачи профессиональных сертификаций и создания готовых к производству приложений ИИ. Ключевые темы сертификации: Анатомия надежной подсказки Системные/ролевые инструкции: Сужение нейронной сети модели до конкретного профессионального образа для установки граничных условий. Определение задачи: Замена субъективных глаголов, таких как «помощь», на явные, исполняемые инструкции, такие как «анализировать» или «идентифицировать». Контекстная привязка: Принуждение модели к использованию конкретных полученных данных, чтобы предотвратить её зависимость от неэффективной «параметрической памяти». Форматирование выходных данных: Определение структуры (например, JSON), чтобы гарантировать, что ИИ не будет создавать «разговорный текст-заполнитель», который нарушает работу последующего кода. Дерево инженерных решений (стратегия экзамена) Сначала исправьте подсказку: Самый эффективный и наименее затратный способ повышения надежности модели. Подсказка с малым количеством примеров: Предоставление примеров ввода-вывода, чтобы «показать, а не рассказать» модели, как работать. RAG (Генерация с использованием дополненной информации): Использование подхода «тестирования с открытой книгой», чтобы предоставить модели самые свежие факты без дорогостоящего переобучения. Тонкая настройка: Понимание того, что это «вариант последней инстанции» для нишевых изменений поведения, а не для внедрения фактов. Расширенная логика и метрики оценки Цепочка рассуждений (ЦР) против ReAct: освоение разницы между внутренним рассуждением и «диалогом с инструментами» для обеспечения фактической точности. Триада RAG: как оценивать системы, используя критически важные метрики достоверности, релевантности ответа и запоминания контекста. Безопасность и внедрение подсказок: определение жестко закодированных «защитных механизмов» для защиты корпоративных систем от вредоносных атак косвенного внедрения.