Generative AI on Aws: Construirea de aplicații de raționament multimodal conștiente de context

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Generative AI on AWS” este lăudată pentru capacitatea sa de a explica concepte complexe într-un mod clar și structurat. Ea oferă exemple practice și o acoperire cuprinzătoare potrivită pentru cititori cu diferite niveluri de expertiză, de la novici la experți. Cu toate acestea, unele recenzii menționează probleme cu structura și calitatea cărții, cum ar fi organizarea dezordonată și tipărirea defectuoasă.

⬤ Explicații clare ale conceptelor complexe.
⬤ Exemple practice bune și fragmente de cod.
⬤ Acoperire cuprinzătoare de la subiecte fundamentale la subiecte avansate.
⬤ Resursă valoroasă pentru practicieni, ingineri și lideri de afaceri.
⬤ Ajută la înțelegerea aplicațiilor AI generative în AWS.
⬤ Potrivit pentru toate nivelurile de experiență în IA generativă.

⬤ Unele recenzii menționează o organizare dezordonată și un flux neclar de informații.
⬤ Exemplele de cod sunt descrise ca fiind neglijente și lipsite de claritate.
⬤ Probleme de calitate a imprimării, cu pagini care se destramă și care nu sunt lipite corespunzător.
⬤ Experiența inițială a cititorului poate fi afectată de defectele fizice ale cărții.

(pe baza a 17 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Generative AI on Aws: Building Context-Aware Multimodal Reasoning Applications

Conținutul cărții:

În prezent, companiile se mișcă rapid pentru a integra inteligența artificială generativă în produsele și serviciile lor. Cu toate acestea, există o mare agitație (și neînțelegeri) cu privire la impactul și promisiunea acestei tehnologii. În această carte, Chris Fregly, Antje Barth și Shelbee Eigenbrode de la AWS îi ajută pe CTO, pe practicienii învățării automate, pe analiștii de afaceri, pe inginerii de date și pe cercetătorii de date să găsească o modalitate practică de a utiliza această nouă tehnologie interesantă.

Veți învăța ciclul de viață al proiectului de inteligență artificială generativă, inclusiv definirea cazului de utilizare, selectarea modelului, ajustarea fină a modelului, generarea amplificată prin recuperare (RAG), învățarea prin consolidare din feedback uman (RLHF), cuantificarea modelului, optimizarea și implementarea. Veți explora diferite tipuri de modele, inclusiv modele lingvistice mari (LLM) și modele multimodale, cum ar fi Stable Diffusion pentru generarea de imagini și video. Veți putea, de asemenea, să luați decizii mai bine informate pentru compania dvs. în ceea ce privește AI generativ și să învățați cum să construiți rapid prototipuri funcționale. Deși accentul este pus pe AWS, această carte este o resursă excelentă pentru a învăța fundamentele AI generative și pentru a aplica aceste modele la aplicații din lumea reală.

⬤ Aplicați AI-ul generativ cazurilor dvs. de utilizare în afaceri.

⬤ Determinarea modelelor generative AI care trebuie utilizate în funcție de sarcină.

⬤ Efectuați inginerie promptă și învățare în context.

⬤ Pregătiți modelele generative de inteligență artificială pe seturile dvs. de date.

⬤ Aliniați modelele generative de inteligență artificială la valorile umane cu învățarea prin consolidare din feedback-ul uman.

⬤ Utilizați tehnici precum generarea bazată pe recuperare pentru a vă îmbunătăți modelul.

⬤ Explorați biblioteci precum LangChain și React pentru a dezvolta agenți și acțiuni.

⬤ Învățați despre modele multimodale, cum ar fi Stable Diffusion pentru generarea de imagini și videoclipuri.

⬤ Să vă familiarizați cu Amazon Bedrock, serviciul gestionat de AI generativ AWS.