RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimering af AI-modeller

IBM Technology. En klar whiteboard-gennemgang af alle tre teknikker med deres respektive omkostninger — retrieval-latenstid, træningscompute og catastrophic forgetting, grænserne for prompt-only-løsninger — og de kombinationer, der faktisk giver mening i produktion. Det afsluttende eksempel på et juridisk AI-system, der bruger alle tre, er næsten præcis artiklens "hvornår skal de kombineres"-argument.

Se næste

Fortsæt ad den samme læringsvej med de næste kuraterede videoer.

157 minutter

Fine-tuning af LLM-modeller – kursus i generativ AI

Få et grundlag for at gennemføre eksperimenter med kvantisering, LoRA og QLoRA fra start til slut på passende hardware.

AvanceretPrivat / lokal AI

15 minutter

Sådan bygger vi effektive agenter: Barry Zhang, Anthropic

Design enklere agentsløjfer med klare stopregler, opgavegrænser og menneskelige kontrolpunkter.

AvanceretAutomatiseringer

190 minutter

Komplet LangGraph-kursus for begyndere – komplekse AI-agenter med Python

Du kan bygge en LangGraph-agent med typed state, conditional routing, checkpoints og tool use og mærke, hvor eksplicitheden betaler sig.

AvanceretAutomatiseringer