# Dominio del contenuto 3: Applicazioni dei modelli di fondazione
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Il dominio 3 tratta le applicazioni dei modelli di fondazione e rappresenta il 28% dei contenuti a punteggio dell'esame.

**Topics**
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## Obiettivo 3.1: Illustrazione delle considerazioni di progettazione per le applicazioni che utilizzano modelli di fondazione (FM)
](#ai-practitioner-01-task3.1)
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## Obiettivo 3.2: Scelta delle tecniche efficaci per la progettazione dei prompt
](#ai-practitioner-01-task3.2)
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## Obiettivo 3.3: Descrizione del processo di addestramento e fine-tuning per gli FM
](#ai-practitioner-01-task3.3)
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## Obiettivo 3.4: Descrizione dei metodi per valutare le prestazioni degli FM
](#ai-practitioner-01-task3.4)

## Obiettivo 3.1: Illustrazione delle considerazioni di progettazione per le applicazioni che utilizzano modelli di fondazione (FM)
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Obiettivi:
+ Identificare i criteri per la scelta di modelli pre-addestrati (ad esempio, costi, modalità, latenza, modelli multilingue, dimensioni dei modelli, complessità dei modelli, personalizzazione, lunghezza di input/output e caching dei prompt).
+ Descrivere l'effetto dei parametri di inferenza sulle risposte dei modelli (ad esempio, temperatura e lunghezza di input/output).
+ Definire la generazione potenziata da recupero dati (RAG) e descrivere le relative applicazioni aziendali (ad esempio, Amazon Bedrock Knowledge Bases).
+ Identificare i servizi AWS che consentono di memorizzare gli embedding all'interno di database vettoriali (ad esempio, Servizio OpenSearch di Amazon, Amazon Aurora, Amazon Neptune e Amazon RDS per PostgreSQL).
+ Spiegare i compromessi di costo dei vari approcci alla personalizzazione degli FM (ad esempio, pre-addestramento, fine-tuning, apprendimento contestuale e RAG).
+ Descrivere il ruolo degli agenti nelle attività in più fasi (ad esempio, Agent per Amazon Bedrock, IA agentica e Model Context Protocol).

## Obiettivo 3.2: Scelta delle tecniche efficaci per la progettazione dei prompt
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Obiettivi:
+ Definire i concetti e i costrutti della progettazione dei prompt (ad esempio, contesto, istruzioni, prompt negativi, spazio latente dei modelli e routing di prompt).
+ Definire le tecniche per la progettazione dei prompt (ad esempio, catena di pensiero, zero-shot, single-shot, few-shot e template di prompt).
+ Identificare e descrivere i vantaggi e le best practice per la progettazione dei prompt (ad esempio, miglioramento della qualità della risposta, sperimentazione, guardrail, individuazione, specificità e concisione e utilizzo di più commenti).
+ Definire i potenziali rischi e limiti della progettazione dei prompt (ad esempio, esposizione, poisoning, hijacking e jailbreaking).

## Obiettivo 3.3: Descrizione del processo di addestramento e fine-tuning per gli FM
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Obiettivi:
+ Descrivere gli elementi chiave dell'addestramento di un FM (ad esempio, pre-addestramento, fine-tuning, pre-addestramento continuo e distillazione).
+ Definire i metodi per il fine-tuning di un FM (ad esempio, tuning delle istruzioni, adattamento dei modelli a domini specifici, transfer learning e pre-addestramento continuo).
+ Descrivere come preparare i dati per il fine-tuning di un FM, ad esempio data curation, governance, dimensioni, etichettatura, rappresentatività, apprendimento per rinforzo da feedback umano (RLHF).

## Obiettivo 3.4: Descrizione dei metodi per valutare le prestazioni degli FM
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Obiettivi:
+ Determinare gli approcci per valutare le prestazioni degli FM (ad esempio, valutazione umana, set di dati di benchmark e valutazione del modello in Amazon Bedrock).
+ Identificare le metriche pertinenti per valutare le prestazioni degli FM, ad esempio Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) valutazione bilingue (BLEU) e BERTScore.
+ Determinare se un FM soddisfa in modo efficace gli obiettivi aziendali (ad esempio, produttività, coinvolgimento degli utenti e progettazione delle attività).
+ Identificare gli approcci per valutare le prestazioni delle applicazioni create con gli FM (ad esempio, RAG, agenti e flussi di lavoro).