Нещодавні прориви в галузі штучного інтелекту не лише збільшили попит на продукти штучного інтелекту, але й знизили бар'єри входу для тих, хто хоче створювати продукти штучного інтелекту. Підхід «модель як послуга» перетворив штучний інтелект з езотеричної дисципліни на потужний інструмент розробки, яким може користуватися кожен. Тепер кожен, включаючи тих, хто має мінімальний або взагалі не має попереднього досвіду роботи зі штучним інтелектом, може використовувати моделі штучного інтелекту для створення додатків. У цій книзі автор Чіп Х'юєн обговорює інженерію штучного інтелекту: процес створення додатків з легкодоступними базовими моделями.
Книга починається з огляду інженерії штучного інтелекту, пояснюючи, чим вона відрізняється від традиційної інженерії машинного навчання, та обговорюючи новий стек штучного інтелекту. Чим більше використовується штучний інтелект, тим більше можливостей для катастрофічних збоїв, і тому важливішою стає оцінка. У цій книзі обговорюються різні підходи до оцінки моделей з відкритим складом, включаючи швидкозростаючий підхід «штучний інтелект як суддя».
Розробники додатків штучного інтелекту дізнаються, як орієнтуватися в ландшафті штучного інтелекту, включаючи моделі, набори даних, контрольні показники оцінки та, здавалося б, нескінченну кількість варіантів використання та шаблонів застосування. Ви вивчите фреймворк для розробки застосунку на основі штучного інтелекту, починаючи з простих методів і переходячи до більш складних, а також дізнаєтеся, як ефективно розгортати ці застосунки.
Зрозумійте, що таке інженерія штучного інтелекту та чим вона відрізняється від традиційної інженерії машинного навчання.
Вивчіть процес розробки застосунку на основі штучного інтелекту, проблеми на кожному етапі та підходи до їх вирішення.
Дослідіть різні методи адаптації моделей, включаючи інженерію швидких дій, RAG, точне налаштування, агентів та інженерію наборів даних, і зрозумійте, як і чому вони працюють.
Дослідіть вузькі місця для затримки та вартості під час обслуговування базових моделей та дізнайтеся, як їх подолати.
Виберіть правильну модель, набір даних, контрольні показники оцінки та метрики для ваших потреб.
Відгуків ще немає
Станьте першим, хто поділиться своєю думкою!