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Programas de IA e Ingeniería›🏕️ AI Canopy›Lecciones›Ajuste fino y RAG: cómo las empresas personalizan la IA para sus datos
🔧
AI Canopy • Avanzado⏱️ 20 min de lectura

Ajuste fino y RAG: cómo las empresas personalizan la IA para sus datos

Vista previa pública de la lección

Aprenda cuándo y cómo ajustar modelos o utilizar la generación de recuperación aumentada para crear aplicaciones de IA específicas de un dominio.

Programa
AI Canopy
Nivel
Avanzado
Tiempo de lectura
20 min de lectura

Objetivos de aprendizaje

Al final de esta lección, comprenderás:

  • ✓Por qué los modelos genéricos no son suficientes
  • ✓Ajuste fino: Enseñar nuevos trucos al modelo
  • ✓LoRA y QLoRA: ajuste eficiente
  • ✓RAG: Generación aumentada de recuperación
  • ✓Bases de datos vectoriales

Esquema de la lección

  1. Por qué los modelos genéricos no son suficientes
  2. Ajuste fino: Enseñar nuevos trucos al modelo
  3. LoRA y QLoRA: ajuste eficiente
  4. RAG: Generación aumentada de recuperación
  5. Bases de datos vectoriales
  6. Cuándo realizar ajustes y cuándo utilizar RAG
  7. Ejemplos del mundo real
  8. Creación de un canal de producción RAG

Vista previa introductoria

Un LLM de propósito general sabe mucho sobre el mundo, pero nada sobre los documentos internos de su empresa, los datos de propiedad o la terminología específica del dominio. Esta lección cubre los dos enfoques principales para cerrar esa brecha: ajuste fino y generación de recuperación aumentada (RAG) .

Continúa Ajuste fino y RAG: cómo las empresas personalizan la IA para sus datos con Pro

Ajuste fino y RAG: cómo las empresas personalizan la IA para sus datos forma parte de AI Canopy

Ajuste fino y RAG: cómo las empresas personalizan la IA para sus datos forma parte de AI Canopy. Actualiza para desbloquear la lección completa, los cuestionarios, el seguimiento del progreso y todas las academias.

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