In this course, you will explore two techniques to improve the performance of a foundation model (FM): Retrieval Augmented Generation (RAG) and fine-tuning. You will learn about Amazon Web Services (AWS) services that help store embeddings with vector databases, the role of agents in multi-step tasks, define methods for fine-tuning an FM, how to prepare data for fine-tuning, and more.
Optimizing Foundation Models
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Identify AWS services that help store embeddings with vector databases.
Understand the role of agents in multi-step tasks.
Understand approaches to evaluate FM performance and determine whether an FM effectively meets business objectives.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Wrangling
- Kategorie: LLM Application
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Agentic systems
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Amazon Web Services
Wichtige Details
Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2025
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Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In this course, you will explore two techniques to improve the performance of a foundation model (FM): Retrieval Augmented Generation (RAG) and fine-tuning. You will learn about Amazon Web Services (AWS) services that help store embeddings with vector databases, the role of agents in multi-step tasks, define methods for fine-tuning an FM, how to prepare data for fine-tuning, and more.
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Lernender seit 2018
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