AWS Certified AI Practitioner · AIF-C01 · Domain 2
AIF-C01 Domain 2: Grundlagen generativer AI
Domain 2 macht 24 % von AIF-C01 aus und prüft, ob Sie verstehen, wie generative AI funktioniert, wo sie Mehrwert schafft und welche Grenzen gemanagt werden müssen.
Was zu verstehen ist
Ein Foundation Model wird auf breiten Daten trainiert und kann an viele Downstream-Aufgaben angepasst werden. Large Language Models verarbeiten Tokens; Embeddings stellen Bedeutung als Vektoren dar; Transformer nutzen Attention, um Beziehungen im Kontext zu modellieren.
- Niedrigere Temperature macht die Ausgabe im Allgemeinen vorhersehbarer; höhere Temperature erhöht die Variation.
- Prompt Engineering ändert Anweisungen und Kontext, ohne Modellgewichte neu zu trainieren.
- Halluzination ist plausible, aber nicht gestützte Ausgabe; Grounding und Verifikation helfen, die Wirkung zu reduzieren.
- Kosten generativer AI hängen von Modellwahl, Input-/Output-Tokens, Latenz und Durchsatz ab.
Häufige AIF-C01-Entscheidungen
Trennen Sie Modellfähigkeit von Anwendungssteuerungen. Ein Modell kann Text, Bilder oder Embeddings erzeugen, während die Anwendung weiterhin Prompts, Retrieval, Sicherheitssteuerungen, Monitoring und menschliche Prüfung braucht.
20 kostenlose AIF-C01-ÜbungsfragenDie fünf AIF-C01-Prüfungsdomains lernen