Xem thêm: Azure Database for PostgreSQL

Xây dựng các ứng dụng AI sinh sản đáng tin cậy đòi hỏi thử nghiệm nghiêm ngặt, nhưng thu thập dữ liệu xác minh thế giới thực có thể chậm và tốn kém. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn đánh giá hiệu suất mô hình ngôn ngữ và tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp chất lượng cao. Bạn sẽ học cách thiết lập các quy trình đánh giá có hệ thống, sử dụng các chỉ số tích hợp và tùy chỉnh, và tạo dữ liệu thử nghiệm thực tế để đánh giá các ứng dụng AI của bạn với sự tự tin. Trong khóa học này, bạn sẽ: 1. Hiểu các khái niệm đánh giá cốt lõi và chỉ số hiệu suất LLM. 2. Cấu hình Azure AI Evaluation SDK để chạy đánh giá mô hình có hệ thống. 3. tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp chất lượng cao để khởi động đường ống thử nghiệm của bạn. 4. Apply custom evaluation metrics tailored to your specific domain needs. Phân tích kết quả đánh giá để xác định và giảm ảo giác mô hình. 6.Thực hiện các quy trình kỹ thuật và xác minh hiện đại để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm đánh giá AI cơ bản trước khi tiến hành cấu hình SDK. Vật liệu hướng dẫn bạn thông qua việc tạo dữ liệu tổng hợp, chạy các điểm đánh giá tự động, và giải thích các chỉ số chất lượng thông qua các giải thích văn bản chi tiết và ví dụ mã. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển AI mới bắt đầu, các nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư phần mềm tìm kiếm để thực hiện kiểm thử cấu trúc cho các mô hình AI sinh sản. Không cần kinh nghiệm trước với các khung đánh giá AI, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy, mạnh mẽ và được kiểm tra tốt hơn.