Domaine du contenu 2 : principes fondamentaux de l’IA générative
Le domaine 2 couvre les principes fondamentaux de l’IA générative et représente 24 % du contenu noté à l’examen.
Énoncé de la tâche 2.1 : expliquer les concepts de base de l’IA générative.
Objectifs :
Définir les concepts fondamentaux de l’IA générative (par exemple, jetons, découpage, intégrations, vecteurs, ingénierie de requête, LLM basés sur des transformateurs, modèles de fondation [FM], modèles multimodaux, modèles de diffusion)
Identifier les cas d’utilisation potentiels des modèles d’IA générative (par exemple, génération d’images, de vidéos et de sons ; synthèse ; assistants d’IA ; traduction ; génération de code ; agents du service client ; moteurs de recherche ; moteurs de recommandation)
Décrire le cycle de vie du modèle de fondation (par exemple, sélection des données, sélection du modèle, préentraînement, peaufinage, évaluation, déploiement, commentaires)
Énoncé de la tâche 2.2 : comprendre les capacités et les limites de l’IA générative pour résoudre les problèmes métier.
Objectifs :
Décrire les avantages de l’IA générative (par exemple, adaptabilité, réactivité, simplicité)
Identifier les inconvénients des solutions d’IA générative (par exemple, hallucinations, interprétabilité, inexactitude, non-déterminisme)
Identifier les facteurs à prendre en compte lors de la sélection des modèles d’IA générative (par exemple, les types de modèles, les exigences de performance, les capacités, les contraintes, la conformité)
Déterminer la valeur métier et les métriques des applications d’IA générative (par exemple, performances interdomaines, efficacité, taux de conversion, revenus moyens par utilisateur, précision, valeur de durée de vie du client)
Énoncé de la tâche 2.3 : décrire l’infrastructure et les technologies AWS permettant de créer des applications d’IA générative.
Objectifs :
Identifier les services et fonctionnalités AWS permettant de développer des applications d’IA générative (par exemple, Amazon SageMaker JumpStart, Amazon Bedrock PartyRock, Amazon Q, Amazon Bedrock Data Automation)
Décrire les avantages de l’utilisation des services AWS d’IA générative pour créer des applications (par exemple, accessibilité, réduction des obstacles à l’entrée, efficacité, rentabilité, rapidité de mise sur le marché, capacité à atteindre les objectifs de l’entreprise)
Décrire les avantages de l’infrastructure AWS pour les applications d’IA générative (par exemple, sécurité, conformité, responsabilité, sûreté)
Décrire les compromis en matière de coûts des services AWS d’IA générative (par exemple, réactivité, disponibilité, redondance, performances, couverture régionale, tarification basée sur des jetons, débit de mise en service, modèles personnalisés)
