Nền tảng AI Engineering: Đánh giá Sơ đồ và Các bộ chấm điểm Đầu ra

Xây dựng các ứng dụng AI thì dễ, nhưng đảm bảo chúng tạo ra kết quả tin cậy, chất lượng cao một cách nhất quán lại là một thách thức kỹ thuật lớn. Đánh giá có hệ thống là chìa khóa để chuyển đổi từ các prompt thiếu ổn định sang các hệ thống AI sẵn sàng cho môi trường sản xuất. Trong khóa học này, bạn sẽ học các nguyên lý cốt lõi của đánh giá AI engineering, tập trung vào các luồng đánh giá dựa trên sơ đồ và các bộ chấm điểm dựa trên đầu ra. Bạn sẽ khám phá cách theo dõi hiệu suất, thiết lập các trường hợp kiểm thử nghiêm ngặt và tinh chỉnh prompt dựa trên các chỉ số có cấu trúc, có thể tái lập. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các khái niệm nền tảng về đánh giá AI và lý do tại sao kiểm thử có hệ thống lại thiết yếu cho các ứng dụng LLM. - Cấu hình các quy trình đánh giá dựa trên sơ đồ để lập bản đồ và kiểm thử các quy trình công việc AI nhiều bước phức tạp. - Triển khai các bộ chấm điểm dựa trên đầu ra để tự động chấm điểm và xác thực các phản hồi của LLM. - Thiết kế các trường hợp kiểm thử mạnh mẽ nhắm vào các dạng lỗi cụ thể và các trường hợp biên trong prompt của bạn. - Áp dụng các mô hình đánh giá hiện đại, bao gồm LLM-as-a-judge và xác thực đầu ra có cấu trúc. - Phân tích các chỉ số đánh giá để thực hiện các cải tiến dựa trên dữ liệu cho quy trình AI engineering của bạn. Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và triết lý kiểm thử AI trước khi hướng dẫn bạn từng bước triển khai các bộ chấm điểm đánh giá tùy chỉnh. Bạn sẽ đọc qua các ví dụ thực tế và phân tích các mô hình mã nguồn được thiết kế để làm cho hệ thống AI của bạn trở nên đáng tin cậy và có thể dự đoán được. Khóa học này được thiết kế cho các kỹ sư AI mới bắt đầu, các nhà phát triển phần mềm và các nhà thiết kế prompt muốn vươn xa hơn việc kiểm thử thủ công. Không yêu cầu kiến thức nâng cao về machine learning. Hãy bắt đầu xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy hơn ngay hôm nay bằng cách nắm vững nền tảng đánh giá AI hiện đại.