Evaluación Práctica del Rendimiento de LLMs

La integración de modelos de lenguaje grandes (LLMs) en aplicaciones abre nuevas posibilidades, pero garantizar que funcionen de manera confiable y eficiente es crucial para el éxito. Este curso lo equipará con el conocimiento fundamental y los métodos prácticos para evaluar sistemáticamente las salidas de los LLMs y aplicar técnicas de optimización, transformando sus aplicaciones impulsadas por LLMs de experimentales a robustas. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos centrales y las métricas para evaluar el rendimiento de los LLMs. * Aplicar diversas estrategias de evaluación, incluyendo métodos con intervención humana (human-in-the-loop) y automatizados. * Implementar técnicas de ingeniería de prompts para mejorar la calidad y eficiencia de las salidas de los LLMs. * Aprender estrategias para optimizar el costo y la latencia de los LLMs en escenarios del mundo real. * Analizar modos de falla comunes y depurar respuestas de LLMs de manera efectiva. * Configurar patrones básicos de evaluación de generación aumentada por recuperación (RAG). El curso comienza con definiciones fundamentales y avanza a través de marcos de evaluación prácticos, estrategias de optimización comunes y técnicas para refinar el comportamiento de los LLMs a través de pruebas iterativas. Este curso está diseñado para principiantes sin experiencia previa en evaluación u optimización de LLMs, que buscan construir aplicaciones de IA confiables. Desarrolle las habilidades esenciales para construir y mantener sistemas de LLMs de alto rendimiento.