Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 7 ore
Schița de curs
De la generarea de text la decizii tipizate
- Ce returnează un model de decizie
- Deciziile System one versus LLM-urile de raționament
- Profilul de costuri și latență al deciziilor delimitate
Paisajul modelurilor de decizie cu greutăți deschise
- Strands Decider 2B de la AWS Labs
- Familiile open-weight JEV și GEV
- Pplx-Decider, Liquid D1 și Clef
- Diferențe de licențe și de deployment
În interiorul unui model de decizie
- Torso-ul unui LLM fără head de modelare a limbajului
- Pointer head care scorează opțiunile candidate
- Cum se obține scorul de încredere
Primile tale decizii
- Setare locală pe CPU și GPU de consumator
- Furmularea întrebărilor și a seturilor de opțiuni
- Punerea mai multor întrebări într-o singură trecere
- Praguri și comportament de fallback
Evaluarea calității deciziilor
- JevBench și benche-urile de decizie
- Acuratețe versus calibrare
- Scorul Brier și fiabilitatea încrederii
- Sarcini pentru care un model de decizie nu este unelta potrivită
Cerințe
- Familiarizare de bază cu modelele de limbaj mari (LLM) și aplicațiile bazate pe prompt-uri.
- Dezbatere cu linia de comandă și scripturile Python.
- Nu este necesară experiența în training de machine learning.
Public-țintă
- Ingineri AI care evaluează modeluri de decizie pentru workflow-uri de agenți
- Dezvoltatori de software care înlocuiesc apelurile LLM cu decizii delimitate
- Arhitecți de soluții și platforme care proiectează arhitecturi de agenți
- Product manageri tehnici care evaluează opțiunile de modeluri de decizie
