Avaliação de Modelo de Linguagem com o Azure Databricks

A implantação de modelos de linguagem é apenas metade da batalha; garantir que eles produzam respostas precisas, seguras e relevantes é fundamental para aplicativos do mundo real. Este curso baseado em texto orienta você através do processo de avaliação e benchmarking de saídas de modelos. Você aprenderá a projetar e executar pipelines de avaliação robustos no Azure Databricks, fazendo a transição de verificações manuais subjetivas para estratégias de avaliações escaláveis e automatizadas. O que você aprenderá: Entenda as métricas de avaliação do modelo de linguagem principal, incluindo precisão, relevância, toxicidade e fundamentação; Configure ambientes do Azure Databricks para rastrear e gerenciar execuções de avaliações; Aplique APIs de avaliación do MLflow para registrar e comparar sistematicamente diferentes versões de modelos; Implemente o padrão LLM-as-a-judge para automatizar Analisar os resultados da avaliação para identificar vieses do modelo e gargalos de desempenho. O curso começa com conceitos fundamentais de desempenho de modelos e terminologia de avaliação chave. Você então progredirá para escrever scripts de avaliação, configurar o MLflow e analisar dados comparativos através de tutoriais escritos passo a passo. Este curso foi projetado para cientistas de dados, desenvolvedores e entusiastas de IA que desejam aprender os conceitos básicos de avaliação de modelos; nenhuma experiência prévia com o Databricks ou o aprendizado de máquina avançado é necessária. Comece a criar aplicativos de IA confiáveis aprendendo a medir o que importa.