Valutare gli LLM e generare dati sintetici con Azure AI

La creazione di applicazioni di IA generativa affidabili richiede test rigorosi, ma la raccolta di dati di convalida reali può essere lenta e costosa. Questo corso basato su testo ti guida nella valutazione delle prestazioni dei modelli linguistici e nella creazione di set di dati sintetici di alta qualità. Imparerai come impostare flussi di lavoro di valutazione sistematici, utilizzare metriche integrate e personalizzate e generare dati di test realistici per confrontare le tue applicazioni di IA con fiducia. In questo corso, imparerai a: 1. Comprendere i concetti chiave di valutazione e le metriche di performance degli LLM. 2. Configurare l'SDK di valutazione di Azure AI per eseguire valutazioni sistematiche dei modelli. 3. Generare set di dati sintetici di alta qualità per avviare la tua pipeline di test. 4. Applicare metriche di valutazione personalizzate adattate alle tue specifiche esigenze di dominio. 5. Analizzare i risultati della valutazione per identificare e mitigare le allucinazioni del modello. 6. Implementare moderni flussi di lavoro di prompt engineering e convalida per garantire la qualità dei dati. Inizierai con i concetti fondamentali di valutazione dell'IA prima di passare alle configurazioni pratiche dell'SDK. Il materiale ti guida attraverso la generazione di dati sintetici, l'esecuzione di benchmark automatizzati e l'interpretazione delle metriche di qualità attraverso spiegazioni testuali dettagliate ed esempi di codice. Questo corso è progettato per sviluppatori di IA principianti, analisti di dati e ingegneri del software che desiderano implementare test strutturati per modelli di IA generativa. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con i framework di valutazione dell'IA, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia a leggere oggi per costruire applicazioni di IA più affidabili, robuste e ben testate.