IBM Certified watsonx Generative AI Engineer - Associate

Zu den Schlüsselkonzepten, die in dieser Zertifizierung behandelt werden, gehören generative KI-Architekturen und Anwendungsfälle, Fähigkeiten und Einschränkungen großer Sprachmodelle, Prompt-Engineering und Prompt-Tuning. Darüber hinaus werden parameter-effizientes Fine-Tuning mit InstructLab, retrieval-augmented generation sowie die Entwicklung und Bereitstellung von generativen KI-Lösungen behandelt.

Die Zertifizierung ist auf dem Niveau eines Associates und testet grundlegende Fähigkeiten in einem Produkt- oder Lösungsbereich. Es wird vorausgesetzt, dass die Kandidaten sechs Monate bis ein Jahr praktische Erfahrung mit dem Produkt oder der Lösung haben. Der Zertifizierungsprozess umfasst das Verständnis der fünf Fähigkeiten von GenAI/LLMs, das Formulieren von Komponenten in Gen AI Patterns und das Verständnis der Einschränkungen von GenAI/LLMs.

Von den Kandidaten wird erwartet, dass sie Anwendungsmöglichkeiten für Gen AI identifizieren, geeignete Modelle für Anwendungsfälle auswählen und optimale Modellarchitekturen formulieren. Sie sollten auch in der Lage sein, verschiedene Werkzeuge und Techniken wie KI-Agenten, RAG und LangChain anzuwenden und die Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit LLMs, Prompt-Engineering und Daten zu verstehen.

Die Zertifizierung behandelt auch die Unterscheidung zwischen Zero-Shot- und Few-Shot-Prompting, das Entwerfen von Prompts basierend auf Anwendungsfällen, das Generieren von Prompt-Vorlagen und das Bestimmen der besten Modellparameter für jeden GenAI-Prompt. Sie umfasst die Beschreibung der Vorteile der Verwendung von Prompt-Variablen, Hyperparameter-Tuning und Modellrisiken. Die Kandidaten sollten den Unterschied zwischen harten und weichen Prompts verstehen, Prompts rekonstruieren, um Kosten zu senken, und die Datenbestandteile für die Anwendungsnutzung planen.