Оценка языковой модели с помощью Azure Databricks

Развертывание языковых моделей — это только половина битвы; обеспечение того, чтобы они давали точные, безопасные и актуальные ответы, имеет решающее значение для реальных приложений. Этот текстовый курс провождает вас через процесс оценки и сравнения результатов моделей. Вы узнаете, как спроектировать и выполнить надежные конвейеры оценки на Azure Databricks, переходя от субъективных ручных проверок к масштабируемым, автоматизированным стратегиям оценки. Что вы узнаете: Понимание основных метрик оценки языковой модели, включая точность, релевантность, токсичность и заземленность; Настройка сред Azure Databricks для отслеживания и управления выполнениями оценки; Применение API оценки MLflow для систематического ведения журнала и сравнения различных версий модели; Реализация шаблона LLM-as-a-judge для автоматизации Анализ результатов оценки для выявления предвзятости моделей и узких мест в их функционировании. Курс начинается с основных понятий производительности модели и ключевой терминологии оценки. Затем вы перейдете к написанию оценочных сценариев, настройке MLflow и анализу сравнительных данных с помощью четких, пошаговых письменных учебников. Этот курс предназначен для ученых, разработчиков и энтузиастов искусственного интеллекта, которые хотят изучить основы оценки моделей; не требуется предыдущий опыт работы с Databricks или продвинутым машинным обучением. Начните создавать надежные приложения ИИ, изучив, как измерять то, что имеет значение.