LLM's evalueren en synthetische gegevens genereren met Azure AI

Het bouwen van betrouwbare generatieve AI-toepassingen vereist rigoureuze tests, maar het verzamelen van validatiegegevens uit de echte wereld kan traag en duur zijn. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door het beoordelen van de prestaties van taalmodellen en het maken van hoogwaardige synthetische datasets. U leert hoe u systematische evaluatieworkflows instelt, ingebouwde en aangepaste metrics gebruikt en realistische testgegevens genereert om uw AI-toepassingen met vertrouwen te benchmarken. In deze cursus leert u: 1. Begrijp kernbeoordelingsconcepten en LLM-prestatiemetingen. 2. Configureer de Azure AI Evaluation SDK om systematische modelbeoordelingen uit te voeren. 3. Genereer hoogwaardige synthetische datasets om uw testpijplijn te bootstrappen. 4. Pas aangepaste evaluatie-metrics toe die zijn afgestemd op uw specifieke domeinbehoeften. 5. Analyseer de evaluatieresultaten om modelhallucinaties te identificeren en te beperken. 6. Implementeer moderne snelle engineering- en validatieworkflows om de datakwaliteit te waarborgen. Je begint met fundamentele AI-evaluatieconcepten voordat je doorgaat naar hands-on SDK-configuraties. Het materiaal leidt u door het genereren van synthetische gegevens, het uitvoeren van geautomatiseerde benchmarks en het interpreteren van kwaliteitsmetrieken door middel van gedetailleerde tekstuitleg en codevoorbeelden. Deze cursus is bedoeld voor beginnende AI-ontwikkelaars, data-analisten en software-ingenieurs die gestructureerde tests willen implementeren voor generatieve AI-modellen. Er is geen eerdere ervaring met AI-evaluatieframeworks vereist, hoewel een basiskennis van Python nuttig is. Begin vandaag nog met lezen om betrouwbaardere, robuuste en goed geteste AI-toepassingen te bouwen.