Avaliando LLMs e gerando dados sintéticos com IA do Azure

Criar aplicativos de IA generativos confiáveis requer testes rigorosos, mas coletar dados de validação do mundo real pode ser lento e caro. Este curso baseado em texto orienta você através da avaliação do desempenho do modelo de linguagem e da criação de conjuntos de dados sintéticos de alta qualidade. Você aprenderá a configurar fluxos de trabalho de avaliação sistemática, usar métricas integradas e personalizadas e gerar dados de teste realistas para avaliar seus aplicativos de IA com confiança. Neste curso, você irá: 1. Entenda os principais conceitos de avaliação e métricas de desempenho do LLM. 2. Configure o SDK de Avaliação de IA do Azure para executar avaliações sistemáticas de modelos. 3. Gere conjuntos de dados sintéticos de alta qualidade para iniciar seu pipeline de testes. 4. Aplique métricas de avaliação personalizadas adaptadas às suas necessidades específicas de domínio. 5. Analisar os resultados da avaliação para identificar e mitigar as alucinações do modelo. 6. Implemente fluxos de trabalho de engenharia e validação modernos e rápidos para garantir a qualidade dos dados. Você começará com conceitos fundamentais de avaliação de IA antes de avançar para configurações práticas do SDK. O material orienta você através da geração de dados sintéticos, execução de benchmarks automatizados e interpretação de métricas de qualidade através de explicações de texto detalhadas e exemplos de código. Este curso é projetado para desenvolvedores de IA iniciantes, analistas de dados e engenheiros de software que desejam implementar testes estruturados para modelos de IA generativos. Nenhuma experiência prévia com estruturas de avaliação de IA é necessária, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a ler hoje para criar aplicativos de IA mais confiáveis, robustos e bem testados.