Ocena modelu językowego za pomocą usługi Azure Databricks

Wdrożenie modeli językowych to tylko połowa sukcesu; zapewnienie, że generują one dokładne, bezpieczne i odpowiednie odpowiedzi, ma kluczowe znaczenie dla rzeczywistych aplikacji. Ten kurs tekstowy prowadzi przez proces oceny i benchmarkingu wyjść modelu. Dowiesz się, jak projektować i wykonywać solidne potoki ewaluacji w usłudze Azure Databricks, przechodząc od subiektywnych kontroli ręcznych do skalowalnych, zautomatyzowanych strategii ewaluowania. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych wskaźników oceny modelu językowego, w tym dokładności, trafności, toksyczności i ugruntowania; Konfigurowanie środowisk Azure Databricks w celu śledzenia i zarządzania przebiegami oceny; Zastosowanie interfejsów API oceny MLflow do systematycznego rejestrowania i porównywania różnych wersji modelu; Wdrożenie wzoru LLM-as-a-judge w celu automatyzacji Analizuj wyniki oceny w celu zidentyfikowania błędów modelu i wąskich gardeł wydajności. Kurs rozpoczyna się od podstawowych pojęć dotyczących wydajności modelu i kluczowej terminologii oceny. Następnie przejdziesz do pisania skryptów ewaluacyjnych, konfigurowania MLflow i analizowania danych porównawczych za pomocą jasnych, krok po kroku napisanych samouczków. Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi, programistów i entuzjastów AI, którzy chcą nauczyć się podstaw oceny modelu; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z Databricks lub zaawansowanym uczeniem maszynowym. Zacznij budować niezawodne aplikacje AI, ucząc się, jak mierzyć to, co ma znaczenie.