ຂໍ້ມູນເຊິງເລິກລ່າສຸດກ່ຽວກັບ AI, DX ແລະ ທຸລະກິດລະດັບໂລກ
ອະທິບາຍກົນໄກການ Fine-tuning ຕັ້ງແຕ່ພື້ນຖານ, ຄວາມສຳພັນກັບ PEFT/LoRA, ການເລືອກໃຊ້ກັບ RAG, ການຄິດໄລ່ຕົ້ນທຶນ ແລະ ເຊັກລິດສຳລັບບໍລິສັດ B2B ໃນການພັດທະນາໂມເດວ.
AI Grounding ແມ່ນເທັກໂນໂລຢີທີ່ຊ່ວຍຢືນຢັນຄຳຕອບຂອງ LLM ດ້ວຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື. ຮຽນຮູ້ກົນໄກການຫຼຸດຜ່ອນ Hallucination ຜ່ານ RAG, ການຄົ້ນຫາເວັບ ແລະ ຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ໃນທຸລະກິດ.
AI Gateway ແມ່ນຊັ້ນກາງທີ່ລວມ ຫຼື Merge ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ LLM ຫຼາຍແຫ່ງເຂົ້າໃນອິນເຕີເຟດດຽວ. ຄູ່ມືການອອກແບບ ແລະ ດຳເນີນງານເພື່ອປັບແຕ່ງຕົ້ນທຶນ, ເຟລໂອເວີ ແລະ ບັນທຶກການກວດສອບ.
Synthetic Test ແມ່ນວິທີການປະເມີນ AI ດ້ວຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ພວກເຮົາອະທິບາຍບົດບາດໃນການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ LLM, ຄວາມແຕກຕ່າງຈາກ LLM-as-a-Judge ແລະ 4 ຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້.
ອະທິບາຍກົນໄກ Test-Time Compute ແລະວິທີການປັບແຕ່ງການແລກປ່ຽນ ຫຼື Trade-off ລະຫວ່າງຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄວາມແມ່ນຍຳ. ພ້ອມແນະນຳມາດຕະຖານການນຳໃຊ້ LLM ໃນຍຸກໃໝ່.
ອະທິບາຍຍຸດທະສາດການຈັດການ Task ໂດຍອີງໃສ່ຕົ້ນທຶນ, Latency ແລະ Compliance ດ້ວຍການອອກແບບ Hybrid ທີ່ລວມ Cloud LLM ແລະ On-device SLM ເຂົ້າດ້ວຍກັນ.
ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານການອອກແບບ Guardrails ເພື່ອປົກປ້ອງແອັບ LLM ຈາກ Prompt Injection ແລະ Hallucination ຕັ້ງແຕ່ການຈັດການ Input/Output, ການປະເມີນຜົນ ຈົນເຖິງການໃຊ້ງານແບບ Multi-tenant.
ອະທິບາຍພື້ນຖານ Edge AI ແລະ On-device LLM ພ້ອມວິທີອອກແບບລະບົບສຳລັບວຽກທີ່ Cloud LLM ເຮັດບໍ່ໄດ້ ເຊັ່ນ: ຄວາມໜ່ວງຕໍ່າ, ຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນ ແລະ ພື້ນທີ່ອັບສັນຍານ.
Context Engineering ແມ່ນວິທີການອອກແບບເພື່ອປະກອບຂໍ້ມູນໃຫ້ເໝາະສົມກັບ LLM ແບບ Real-time. ຮຽນຮູ້ຄວາມແຕກຕ່າງຈາກ Prompt Engineering, ອົງປະກອບ ແລະຮູບແບບການນຳໃຊ້ RAG.
LLM-as-a-Judge ແມ່ນວິທີການປະເມີນຜົນທີ່ໃຊ້ LLM ມາໃຫ້ຄະແນນຜົນລັດຂອງ LLM ໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ເນັ້ນການປະຕິບັດຈິງທັງ Pointwise, Pairwise, Reference, ການແກ້ໄຂ Bias, 4 ຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້, ແລະການແຍກສ່ວນກັບ Observability ແລະ Guardrails.
ຄູ່ມືປະຕິບັດການຫຼຸດຕົ້ນທຶນການໃຊ້ງານ LLM. ແນະນຳວິທີເພີ່ມປະສິດທິພາບ Token, ເລືອກ Model, ໃຊ້ Prompt Cache ແລະອອກແບບ RAG ເພື່ອຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍລົງເຄິ່ງໜຶ່ງ.
ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ AI Observability, ການຕິດຕາມ, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ການຈັດການຕົ້ນທຶນສຳລັບ LLM, ພ້ອມຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ ແລະ ການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເໝາະສົມ.
