摘要:大模型ACA认证考哪些知识点?阿里云大模型ACA认证考试涵盖大模型基础理论、阿里云服务操作、API调用、生成对话技术、算法应用、RAG优化及安全伦理等核心知识点。
阿里云大模型ACA认证考试主要考察考生在大模型技术基础、阿里云大模型服务、API调用与参数配置、生成与对话技术、算法应用与RAG技术、持续优化与评测以及安全风险防护与伦理合规等方面的知识点,具体内容如下:
大模型技术基础:涵盖大模型的基本概念、分类、技术特点及核心算法,如大语言模型、多模态大模型的基础架构与核心技术,模型演进、分类及应用场景,以及核心算法、参数调整与优化策略。
阿里云大模型服务:涉及阿里云大模型平台的功能、优势及典型应用场景,大模型服务的部署、调用与监控方法,包括通过OpenAI API、LlamaIndex等工具调用大模型,以及掌握model、temperature、top_p等核心参数的作用与配置技巧。
API调用与参数理解:要求考生掌握如何通过API调用大模型,并理解基本API参数的作用,如批量生成与流式生成的区别及应用场景。
生成与对话技术:包括构建有效提示词的框架、要素与分隔符,系统角色提示词的设计与优化,以及利用大模型创建算法应用,理解适用场景并进行实验。
算法应用与RAG技术:涉及文件解析、文本切片、段落召回与重排序等核心要素,召回优化方法,以及检索增强能力的持续优化策略,RAG系统的评测方法与RAGAS指标体系。
持续优化与评测:要求考生理解并持续优化检索增强能力,对检索增强的能力做自动化评测。
安全风险防护与伦理合规:涉及大模型应用的安全风险、防护措施以及数据保护等相关知识,探讨大模型应用中的伦理问题,确保技术的合规使用。
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