AI quiz 3

Una empresa de comercio electrónico quiere construir una solución para determinar los sentimientos de los clientes basados en las reseñas escritas de productos.

• Amazon Lex

• Amazon Comprehend

• Amazon Polly

• Amazon Bedrock

• Amazon Rekognition

Una empresa quiere utilizar un modelo de lenguaje grande (LLMS) con Amazon Bedrock para desarrollar una interfaz de chat para los manuales de productos de la empresa. Estos manuales están almacenados como archivos PDF.

• Usar ingeniería de prompts para agregar un archivo PDF como contexto al prompt del usuario cuando se envía al Amazon Bedrock

• Usar ingeniería de prompts para agregar todos los archivos PDF como contexto al prompt del usuario cuando se envía al Amazon Bedrock

• Usar todos los documentos PDF para afinar un modelo con Amazon Bedrock. Usar el modelo afinado para procesar los prompts de los usuarios

• Subir documentos PDF a una base de conocimientos de Amazon Bedrock. Usar la base de conocimientos para proporcionar contexto cuando los usuarios envían prompts a Amazon Bedrock

Una empresa de redes sociales quiere utilizar un modelo de lenguaje grande (LLM) para la moderación de contenido. La empresa quiere evaluar las salidas del LLM por sesgo y posible discriminación contra grupos o individuos específicos.

• Contenido generado por usuarios

• Registros de moderación

• Directrices de moderación de contenido

• Conjuntos de datos de referencia

Una empresa quiere utilizar un modelo de IA generativa preentrenado para generar contenido para sus campañas de marketing. La empresa necesita asegurarse de que el contenido generado esté alineado con la voz y los requisitos de mensajería de la marca de la empresa.

• Optimizar la arquitectura y los hiperparámetros del modelo para mejorar el rendimiento general del modelo

• Aumentar la complejidad del modelo agregando más capas a la arquitectura del modelo

• Crear prompts efectivos que proporcionen instrucciones claras y contexto para guiar la generación del modelo

• Seleccionar un conjunto de datos grande y diverso para preentrenar un nuevo modelo generativo

Una empresa de préstamos está construyendo una solución basada en IA generativa para ofrecer descuentos a nuevos solicitantes basados en criterios comerciales específicos. La empresa quiere construir y utilizar un modelo de IA de manera responsable para minimizar el sesgo que podría afectar negativamente a algunos clientes.

• Detectar desequilibrios o disparidades en los datos

• Asegurarse de que el modelo se ejecute con frecuencia

• Evaluar el comportamiento del modelo para que la empresa pueda proporcionar transparencia a las partes interesadas

• Usar la técnica Recall Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) para asegurar que el modelo sea 100% preciso

• Asegurarse de que el tiempo de inferencia del modelo esté dentro de los límites aceptados

Una empresa está utilizando un modelo basado en Amazon Bedrock para resumir documentos para un caso de uso interno. La empresa entrenó un modelo personalizado para mejorar la calidad de la resumación.

• Comprar capacidad provisionada para el modelo personalizado

• Desplegar el modelo personalizado en un punto final de Amazon SageMaker para inferencia en tiempo real

• Registrar el modelo en el Registro de Modelos de Amazon SageMaker

• Conceder acceso a Amazon Bedrock

Una empresa necesita elegir un modelo de Amazon Bedrock para usar internamente. La empresa debe identificar un modelo que genere respuestas en un estilo que prefieren los empleados de la empresa.

• Evaluar los modelos utilizando conjuntos de datos de prompts incorporados

• Evaluar los modelos utilizando un trabajo humano primero y conjuntos de datos de prompts personalizados

• Usar tablas de clasificación de modelos públicos para identificar el modelo

• Usar las métricas de latencia de invocación del modelo en Amazon CloudWatch al probar modelos

Un estudiante en una universidad está copiando contenido de IA generativa para escribir ensayos.

• Toxicidad

• Alucinaciones

• Plagio

• Privacidad

Una empresa necesita construir su propio modelo de lenguaje grande (LLM) basado solo en los datos privados de la empresa. La empresa está preocupada por el efecto ambiental del proceso de entrenamiento.

• Amazon EC2 C series

• Amazon EC2 G series

• Amazon EC2 P series

• Amazon EC2 Trn series

Una empresa quiere construir una aplicación interactiva para niños que genere nuevas historias basadas en historias clásicas. La empresa quiere usar Amazon Bedrock y necesita asegurarse de que sus resultados sean temas apropiados para niños.

• Amazon Rekognition

• Amazon Bedrock playgrounds

• Guardrails para Amazon Bedrock

• Agentes para Amazon Bedrock