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Durata 7 ore
Struttura del corso
Dalla Generazione di Testo alle Decisioni Tipizzate
- Cosa restituisce un modello di decisione
- Decisioni di sistema uno (System One) rispetto ai LLM di ragionamento
- Profilo di costo e latenza delle decisioni limitate
Il Panorama dei Modelli di Decisione Open-Weight
- Strands Decider 2B di AWS Labs
- Le famiglie open-weight JEV e GEV
- Pplx-Decider, Liquid D1 e Clef
- Differenze di licenza e distribuzione
All'interno di un Modello di Decisione
- Corpo (torso) di LLM senza testa per la modellazione linguistica
- Valutazione delle opzioni candidate tramite testa puntatore (pointer head)
- Origine del punteggio di fiducia
Le Tuoe Prime Decisioni
- Configurazione locale su CPU e GPU consumer
- Formulazione di domande e insiemi di opzioni
- Porre più domande in un unico passaggio
- Soglie e comportamento di fallback
Valutare la Qualità della Decisione
- JevBench e benchmark decisionali
- Accuratezza rispetto alla calibrazione
- Punteggio di Brier e affidabilità della fiducia
- Task in cui un modello di decisione è lo strumento sbagliato
Requisiti
- Nozioni di base sui grandi modelli linguistici e sulle applicazioni basate su prompt.
- Familiarità con la riga di comando e gli script Python.
- Nessuna esperienza pregressa nell'addestramento del machine learning è richiesta.
Pubblico Target
- Ingegneri IA che valutano i modelli di decisione per i flussi di lavoro degli agenti
- Sviluppatori software che sostituiscono le chiamate LLM con decisioni limitate
- Architetti di soluzione e di piattaforma che progettanno architetture agentiche
- Product manager tecnici che valutano le opzioni relative ai modelli di decisione