Bądźmy w kontakcie
 Czas trwania 7 godzin

Plan Szkolenia

Od generowania tekstu do typowanych decyzji

  • Co zwraca model decyzyjny
  • Decyzje „System One” w porównaniu z LLM-ami rozważającymi
  • Profil kosztów i opóźnień ograniczonych decyzji

Pejzaż modeli decyzyjnych z otwartymi wagami

  • Strands Decider 2B od AWS Labs
  • Odprzety wagowe rodziny JEV i GEV
  • Pplx-Decider, Liquid D1 i Clef
  • Różnice w licencjach i wdrożeniach

Wnętrze modelu decyzyjnego

  • Trzon LLM bez główki modelowania języka
  • Przewidywania głowy wskaźnikowej (pointer head) nad kandydującymi opcjami
  • Pochodzenie wyniku pewności (confidence score)

Uruchamianie pierwszych decyzji

  • Ustawianie lokalne na CPU i konsumenckiej karcie graficznej (GPU)
  • Sformułowywanie pytań i zestawów opcji
  • Zadawanie kilku pytań w jednym przejściu
  • Progi decyzyjne i zachowania awaryjne (fallback)

Ocena jakości decyzji

  • JevBench i benchmarki decyzyjne
  • Dokładność w porównaniu ze skalibrowaniem
  • Wskaźnik Briera (Brier score) i wiarygodność pewności
  • Zadania, w których model decyzyjny jest nieodpowiednim narzędziem

Wymagania

  • Bazowa znajomość dużych modeli językowych (LLM) oraz aplikacji opartych na promptach.
  • Umiejętność posługiwania się wierszem poleceń oraz skryptami Pythona.
  • Brak wymogu doświadczenia w treningu modeli uczenia maszynowego.

Grupa docelowa

  • Inżynierowie AI oceniający modele decyzyjne dla przepływów agentowych.
  • Programiści oprogramowania, którzy chcą zastąpić wywołania LLM ograniczonymi decyzjami.
  • Architekci rozwiązań i platform projektujący architekturę agentów.
  • Technczy menedżerowie produktu oceniający opcje dotyczące modeli decyzyjnych.

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie