AWSではじめる生成AI : RAGアプリケーション開発から、基盤モデルの微調整、マルチモーダルAI活用までを試して学ぶ

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AWSではじめる生成AI : RAGアプリケーション開発から、基盤モデルの微調整、マルチモーダルAI活用までを試して学ぶ

Chris Fregly, Antje Barth, Shelbee Eigenbrode著 ; 久富木隆一訳

オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2024.7

タイトル別名

Generative AI on AWS : building context-aware multimodal reasoning applications

AWSではじめる生成AI : RAGアプリケーション開発から基盤モデルの微調整マルチモーダルAI活用までを試して学ぶ

タイトル読み

AWS デ ハジメル セイセイ AI : RAG アプリケーション カイハツ カラ、キバン モデル ノ ビチョウセイ、マルチモーダル AI カツヨウ マデ オ タメシテ マナブ

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注記

技術監修: 本橋和貴, 久保隆宏

内容説明・目次

内容説明

ＡＷＳで試しながら学ぶ、生成ＡＩの理論と実践。対応モデル拡大中のＡｍａｚｏｎ　Ｂｅｄｒｏｃｋ、最新サービスのＡｍａｚｏｎ　Ｑについても解説！

目次

  • １章　生成ＡＩのユースケース、基礎、プロジェクトライフサイクル
  • ２章　プロンプトエンジニアリングとコンテキスト内学習
  • ３章　大規模言語モデル
  • ４章　メモリーと計算リソースの最適化
  • ５章　微調整と評価
  • ６章　パラメーター効率的微調整
  • ７章　人間のフィードバックからの強化学習を用いた微調整
  • ８章　モデルのデプロイの最適化
  • ９章　ＲＡＧとエージェントにより文脈に応じた論理的判断を行うアプリケーション
  • １０章　マルチモーダル基盤モデル
  • １１章　Ｓｔａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎによる生成の制御と微調整
  • １２章　生成ＡＩのマネージドサービスＡｍａｚｏｎ　Ｂｅｄｒｏｃｋ
  • 日本語版付録　生成ＡＩ搭載アシスタントＡｍａｚｏｎ　Ｑ

「BOOKデータベース」 より

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