Ebook AI Engineering - Xây Dựng Các Ứng Dụng Với Mô Hình Nền Tảng (Foundation Models) [Ấn Bản Lần 1, Tháng 1/2025] [PDF, EPUB] [9492E]
Những đột phá gần đây trong AI không chỉ làm tăng nhu cầu về các sản phẩm AI mà còn giảm bớt rào cản gia nhập đối với những người muốn xây dựng các sản phẩm AI. Phương pháp tiếp cận model-as-a-service đã biến AI từ một ngành học bí truyền thành một công cụ development mạnh mẽ mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng. Mọi người, kể cả những người có ít hoặc không có kinh nghiệm về AI trước đó, giờ đây có thể tận dụng các mô hình AI để xây dựng các ứng dụng. Trong cuốn sách này, tác giả sẽ thảo luận về AI engineering: quy trình xây dựng các ứng dụng với các mô hình nền tảng có sẵn.
Cuốn sách bắt đầu bằng phần tổng quan về AI engineering, giải thích sự khác biệt giữa nó với ML engineering truyền thống và thảo luận về ngăn xếp AI mới. AI được sử dụng càng nhiều thì càng có nhiều cơ hội xảy ra lỗi thảm khốc và do đó, việc đánh giá càng trở nên quan trọng. Cuốn sách này thảo luận về các cách tiếp cận khác nhau để đánh giá các open-ended model, bao gồm cả cách tiếp cận AI-as-a-jud đang phát triển nhanh chóng.
Các AI application developer sẽ khám phá cách điều hướng bối cảnh AI, bao gồm các model, dataset, evaluation benchmark và số lượng dường như vô hạn các trường hợp sử dụng và application pattern. Bạn sẽ học một framework để phát triển một ứng dụng AI, bắt đầu bằng các kỹ thuật đơn giản và tiến tới các phương pháp phức tạp hơn, và khám phá cách triển khai hiệu quả các ứng dụng này.
- ✓ Hiểu AI engineering là gì và nó khác với machine learning engineering truyền thống như thế nào.
- ✓ Tìm hiểu quy trình phát triển một ứng dụng AI, những thách thức ở từng bước và cách tiếp cận để giải quyết chúng.
- ✓ Khám phá nhiều kỹ thuật điều chỉnh mô hình khác nhau, bao gồm prompt engineering, RAG, fine-tuning, agents và dataset engineering, đồng thời hiểu cách thức và lý do tại sao chúng hoạt động.
- ✓ Kiểm tra các bottleneck về độ trễ và chi phí khi phục vụ các mô hình nền tảng và tìm hiểu cách khắc phục chúng.
- ✓ Chọn đúng model, dataset, evaluation benchmark và metric cho nhu cầu của bạn.
Mục lục:
- ✓ Chương 1. Giới thiệu.
- ✓ Chương 2. Hiểu về Foundation Models.
- ✓ Chương 3. Evaluation Methodology.
- ✓ Chương 4. Evaluate AI Systems.
- ✓ Chương 5. Prompt Engineering.
- ✓ Chương 6. RAG & Agents.
- ✓ Chương 7. Finetuning.
- ✓ Chương 8. Dataset Engineering.
- ✓ Chương 9. Inference Optimization.
- ✓ Chương 10. AI Engineering Architecture & User Feedback.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !