Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 7 hodiny
Návrh Školení
Od generování textu k typovaným rozhodnutím
- Co vrací model rozhodování
- Rozhodnutí prvního systému versus LLM s rozumívacími schopnostmi
- Profil nákladů a latence omezených rozhodnutí
Přehled modelů rozhodování s otevřenými váhami
- Strands Decider 2B od AWS Labs
- Rodiny otevřených vah JEV a GEV
- Pplx-Decider, Liquid D1 a Clef
- Rozdíly v licencích a nasazování
Uvnitř modelu rozhodování
- Trup LLM bez jazykové modelovací hlavičky
- Ukazatelská hlavička skórující kandidátské možnosti
- Odkud pochází skóre sebevědomí
První rozhodnutí
- Lokální nastavení na CPU a spotřebitelských GPU
- Formulace otázek a sad možností
- Položení více otázek v jednom přepočítacím cyklu
- Prahové hodnoty a chování při selhání
Hodnocení kvality rozhodování
- JevBench a benchmarky rozhodování
- Přesnost versus kalibrace
- Skóre Brier a spolehlivost sebevědomí
- Úkoly, u kterých je model rozhodování nevhodným nástrojem
Požadavky
- Záznámné znalosti velkých jazykových modelů a aplikací založených na promptech.
- Znalost příkazového řádku a skriptování v Pythonu.
- Zkušenosti s trénováním strojového učení nejsou požadovány.
Cílová skupina
- AI inženýři vyhodnocující modely rozhodování pro pracovní toky agentů
- Vývojáři softwaru nahrazující výzvy LLM omezenými rozhodnutími
- Architekti řešení a platformy navrhující architektury agentů
- Techničtí produktoví manažeři posuzující možnosti modelů rozhodování