Оценка LLM и генерация синтетических данных с помощью Azure AI

Создание надежных генеративных приложений ИИ требует строгого тестирования, но сбор данных для проверки в реальном мире может быть медленным и дорогостоящим. Этот текстовый курс поможет вам оценить производительность языковой модели и создать высококачественные синтетические наборы данных. Вы узнаете, как настроить рабочие процессы систематической оценки, использовать встроенные и пользовательские метрики и генерировать реалистичные тестовые данные для сравнительной оценки ваших приложений ИИ с уверенностью. На этом курсе вы: 1. Понимание основных концепций оценки и показателей эффективности LLM. 2. Настройте Azure AI Evaluation SDK для запуска систематических оценок модели. 3. Создание высококачественных синтетических наборов данных для запуска тестового конвейера. 4. Примените пользовательские метрики оценки, адаптированные к конкретным потребностям вашего домена. 5. Анализировать результаты оценки для выявления и смягчения галлюцинаций модели. 6. Внедрение современных оперативных рабочих процессов разработки и проверки данных для обеспечения качества данных. Вы начнете с основных концепций оценки ИИ, а затем перейдете к практическим конфигурациям SDK. Данный материал поможет вам генерировать синтетические данные, запускать автоматизированные бенчмарки и интерпретировать показатели качества с помощью подробных текстовых объяснений и примеров кода. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, аналитиков данных и инженеров программного обеспечения, которые хотят внедрить структурированное тестирование для генеративных моделей ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с платформами оценки ИИ, хотя полезно иметь базовое понимание Python. Начните читать сегодня, чтобы создавать более надежные, прочные и хорошо протестированные приложения ИИ.