Zkuste nás kontaktovat
 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

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie