企業使用 AI 人工智能已成大趨勢，但面對五花八門、各擅勝場的 AI 模組，使用者除了要揀選最高效、最有性價比、最符合企業需求的 AI 模組，有時甚至要自行建構及訓練 AI，創造最適合企業需求、獨一無二的 AI 應用。有見及此，AWS Innovate 「為突破而生」免費網上課堂第五課，便以開發、訓練和部署「生成式 AI」模型為題，帶領學員一步步實踐 AI 應用。
AWS Innovate「為突破而生」網上課程為一系列「生成式 AI」相關的免費課堂。由第一課「生成式 AI 旅程」的介紹開始，到第二課探討建構及擴展 AI 的內容，再到第三課在職場上應用「生成式 AI」，然後是與數據相關的第四課「AWS 統一數據和 AI 體驗」，每一課內容都環環相扣。
使用 AWS 工具簡化客製化 AI 流程
來到第五課——「建構與訓練基礎模型和大型語言模型」，課堂同樣分作五節、每節各三十分鐘的課節，顧名思義，內容將聚焦於如何使用如 AWS SageMaker 等 AWS 工具去構設 AI 模組開發的解決方案。例如，部分課節會介紹如何建構及訓練 AI 基礎模組與大型語言模型（LLM），亦有講解以微調、預訓練等方法客製化 AI 模組，將 AI 訓練成符合特定需求的內容。部分課節亦會探討 AWS 在 AI 晶片、雲端運算、機器學習工具方面的創新技術。
例如，其中一節「以 Amazon SageMaker AI 的進階技巧客製化基礎模型」（Customize FMs with advanced techniques using Amazon SageMaker AI）便會由 AWS 資深「機械學習解架方案」架構師 Arun Lokanatha 主講，內容將圍繞客製化 AI 的各種挑戰。
Arun 既會闡述現時客製化 AI 的各種原因，無論是為了製作特定商業用途的 AI，為了增強特定工作項目的效能，或只是單純將 AI 套用上特定的文字及語言，透過了解客製化 AI 的原因與過程，Arun 將進一步講解客製化 AI 需面對如「準備數據」、「調整參數」、「設計評估機制」等挑戰。就此，Arun 當然亦會傳授實用解決方案——使用 Amazon SageMaker AI 簡化客製化 AI 的流程。他亦會即席示範使用 Amazon SageMaker AI 的小技巧，讓學員更易掌握相關技術，打造專屬的 AI 模組。
以 AWS 晶片實現「高效」、「低成本」的大規模應用
第五課的另一節則是「使用 AWS AI 晶片在效能、降低成本、規模化上征服 AI」（Conquer AI performance, cost, and scale with），AWS 「生成式 AI 加速運算」首席專家 Aniruddha Deodhar 會由 AI 晶片的發展談起，並向學員介紹 AWS 自行研發的 AI 晶片 Inferentia 和 Tranium，以及該兩款晶片將如何有效提升 AI 運算效能、為使用者降低使用成本、為使用者實現大量使用 AI 的規模化使用。
總結而言，第五課的內容將詳細講解客製化專屬 AI 模型的相關知識，適合對 AI 有一定了解及有客製化 AI 需求的企業員工研習。「為突破而生」相關活動將於 3 月 13 日正式開講，費用全免，有興趣報讀各個課程的人士可即到以下網址登記參加。「為突破而生」六大課題，突破 AI 界限：
「生成式 AI 旅程」（Genrative AI journey）
「建構與擴展生成式 AI」（Building and scaling with generative）
「職場的生成式 AI 應用」（Using generative AI in workplace）
「數據與 AI 的統一體驗」（Unified experience for your data and AI）
「建構與訓練基礎模型和大型語言模型」（Build and train Foundation Models and LLMS）
「建立數據基礎架構」（Building a data foundation）
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