Çok Modlu RAG'yi İyileştirmek için Çıkarım Ölçeklendirmeyi Kullanın
Diller:İngilizce
Uygunluk:Kayıtlı öğreniciler için uygundur
Süre:30 dakika
Yapay zekada çıkarım ölçeklendirme, bu çıkarım aşamasında hesaplama kaynaklarının kullanımını optimize ederek model performansını artırır. Bu laboratuvarda, bir önceki laboratuvarda oluşturulan çok modlu RAG ardışık düzenini iyileştirmek için çıkarım ölçeklendirmenin gücünden yararlanmayı öğreneceksiniz.
Uyarı
IBM, IBM Digital Badge programının yönetimine yardımcı olmak için IBM tarafından yetkilendirilmiş ve Amerika Birleşik Devletleri'nde bulunan bir 3. taraf veri işleyicisi olan Credly'nin hizmetlerinden yararlanır. Size bir IBM Digital Badge vermek için kişisel bilgileriniz (adınız, e-posta adresiniz ve kazandığınız rozet) Credly ile paylaşılacaktır. Credly'den rozeti talep etmenize ilişkin yönergeleri içeren bir e-posta bildirimi alacaksınız. Kişisel bilgileriniz, rozetinizi vermek ve program raporlama ve operasyonel amaçlar için kullanılır. IBM, toplanan kişisel bilgileri IBM iştirakleri ve üçüncü taraflarla küresel olarak paylaşabilir. Bu bilgiler, IBM gizlilik uygulamalarıyla tutarlı bir şekilde ele alınacaktır. IBM Gizlilik Bildirimi buradan görüntülenebilir:https://www.ibm.com/privacy/us/en/.
IBM çalışanları IBM Dahili Gizlilik Bildirimini buradan görüntüleyebilirler:https://w3.ibm.com/w3publisher/w3-privacy-notice.
Desteğe mi ihtiyacınız var?
Lütfenbize ulaşın.