Cơ sở của việc kiểm tra học máy và mô hình AI

Khi trí tuệ nhân tạo và các mô hình ngôn ngữ lớn được tích hợp vào phần mềm hàng ngày, đảm bảo độ tin cậy, an toàn và chính xác của chúng là quan trọng hơn bao giờ hết. Các phương pháp kiểm thử phần mềm truyền thống không đạt được khi áp dụng vào bản chất xác suất của AI hiện đại. Chương trình này cung cấp một cách giới thiệu rõ ràng, từng bước để đánh giá các mô hình học máy, LLM cơ bản và các đại lý đối thoại, cho bạn kỹ năng thiết kế các chiến lược kiểm thử mạnh mẽ. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự khác biệt cơ bản giữa kiểm tra phần mềm truyền thống và đánh giá hệ thống AI xác suất. - Ứng dụng các kỹ thuật phân chia dữ liệu như K-Fold cross-validation để ngăn chặn quá phù hợp và đảm bảo mô hình tổng quát đáng tin cậy. - Đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng các tiêu chuẩn công nghiệp như MMLU, HumanEval và BLEU. - Đánh giá chatbot và hiệu suất AI đối thoại cho độ chính xác, an toàn và mạch lạc. - Thực hiện các mô hình thử nghiệm hiện đại cho các hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG), xác minh cả độ chính xác lấy lại và tạo phản hồi. - Xác định và kiểm tra rủi ro đạo đức, thiên vị, độc tính, và các lỗ hổng bảo mật như tiêm nhanh. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ kiểm tra cốt lõi và các khái niệm học máy cơ bản trước khi tiến tới các chỉ số đánh giá tiên tiến cho AI sinh sản. Thông qua các giải thích rõ ràng và các bài tập khái niệm thực tế, bạn sẽ học cách thiết kế các đường ống kiểm tra từ đầu đến cuối. Lớp học này được thiết kế cho kỹ sư QA, nhà phát triển và người đam mê AI mới bắt đầu muốn chuyển sang an toàn và đánh giá AI. Không cần có nền tảng toán học hay kinh nghiệm lập trình. Bắt đầu xây dựng hệ thống AI an toàn và đáng tin cậy hơn ngay hôm nay.