Ocena LLM i generowanie danych syntetycznych za pomocą usługi Azure AI

Tworzenie niezawodnych aplikacji generatywnych AI wymaga rygorystycznych testów, ale zbieranie danych walidacyjnych w świecie rzeczywistym może być powolne i kosztowne. Ten kurs tekstowy prowadzi przez ocenę wydajności modelu językowego i tworzenie wysokiej jakości syntetycznych zestawów danych. Dowiesz się, jak skonfigurować systematyczne przepływy pracy ewaluacyjne, korzystać z wbudowanych i niestandardowych wskaźników oraz generować realistyczne dane testowe, aby z pewnością porównać aplikacje AI. W tym kursie będziesz: 1. Zrozumieć podstawowe koncepcje oceny i wskaźniki wydajności LLM. 2. Skonfiguruj zestaw SDK usługi Azure AI Evaluation, aby uruchamiać systematyczne oceny modelu. 3. Generuj wysokiej jakości syntetyczne zbiory danych, aby uruchomić potoki testów. 4. Zastosuj niestandardowe wskaźniki oceny dostosowane do konkretnych potrzeb domeny. 5. Analizuj wyniki oceny, aby zidentyfikować i złagodzić halucynacje modelu. 6. Wdrożyć nowoczesne przepływy pracy w zakresie szybkiej inżynierii i walidacji w celu zapewnienia jakości danych. Zaczniesz od podstawowych koncepcji oceny AI, zanim przejdziesz do praktycznych konfiguracji SDK. Materiał prowadzi Cię przez generowanie danych syntetycznych, uruchamianie automatycznych testów porównawczych i interpretowanie wskaźników jakości za pomocą szczegółowych wyjaśnień tekstowych i przykładów kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów AI, analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wdrożyć ustrukturyzowane testy dla generatywnych modeli AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z ramami oceny AI, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby tworzyć bardziej niezawodne, solidne i dobrze przetestowane aplikacje AI.