Xem thêm: Azure AI Studio

Xây dựng một ứng dụng AI sinh sản chỉ là bước đầu tiên; đảm bảo nó cung cấp các phản hồi chính xác, an toàn và chất lượng cao là nơi thách thức thực sự nằm ở đó. Không có đánh giá cấu trúc, không thể biết được liệu copilot của bạn có thực sự đáp ứng nhu cầu người dùng hay tạo ra câu trả lời sai. Lớp học viết này hướng dẫn bạn qua quá trình đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất AI sinh học. Bạn sẽ chuyển từ đoán xem mô hình của bạn hoạt động tốt như thế nào để sử dụng các chỉ số đánh giá dựa trên dữ liệu để đo lường và cải thiện chất lượng phản hồi một cách có hệ thống. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm đánh giá cơ bản và tại sao kiểm tra có hệ thống là quan trọng đối với AI sinh sản; Cấu hình các cuộc đánh giá trong Azure AI Studio sử dụng các tập dữ liệu kiểm thử; Ứng dụng các chỉ số hiệu suất chính bao gồm sự phù hợp, tương quan, đồng nhất và lưu loát; Đánh giá an toàn, thiên vị và tuân thủ nội dung trong AI của bạn ứng dụng; Đánh giá hệ thống tạo tăng cường truy cập (RAG) để đảm bảo dữ liệu chính xác; Phân tích kết quả đánh giá để tinh chỉnh kỹ thuật và tham số mô hình nhanh chóng. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi và lý thuyết đánh giá trước khi hướng dẫn bạn qua việc thiết lập thực tế của các đường ống đánh giá trong Azure AI Studio. Bạn sẽ học cách giải thích các chỉ số, khắc phục các lỗi hiệu suất thấp, và thiết lập một quy trình cải tiến liên tục. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển AI, quản lý sản phẩm và người đam mê công nghệ muốn đo lường hiệu suất AI, mà không cần kinh nghiệm trước đó trong các công cụ đánh giá đám mây. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các ứng dụng AI sinh học đáng tin cậy, hiệu suất cao mà người dùng có thể tin tưởng.