Praktische LLM-Leistungsbewertung

Die Integration von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) in Anwendungen eröffnet neue Möglichkeiten, aber die Sicherstellung ihrer zuverlässigen und effizienten Leistung ist entscheidend für den Erfolg. Dieser Kurs vermittelt Ihnen das grundlegende Wissen und die praktischen Methoden, um LLM-Ausgaben systematisch zu bewerten und Optimierungstechniken anzuwenden, um Ihre LLM -gesteuerten Anwendungen von experimentell zu robust zu machen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie Kernkonzepte und Metriken zur Bewertung der LLM-Leistung. * Anwenden verschiedener Auswertungsstrategien, einschließlich Human-in-the-Loop und automatisierter Methoden. * Implementieren Sie schnelle Engineering-Techniken, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern. * Lernen Sie Strategien zur Optimierung von LLM-Kosten und Latenz in realen Szenarien. * Analysieren Sie häufige Fehlermodi und debuggen Sie LLM-Antworten effektiv. * Konfigurieren Sie grundlegende Auswertungsmuster für die Retrieval-Augmented Generation (RAG). Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und geht durch praktische Bewertungsrahmen, gängige Optimierungsstrategien und Techniken, um das LLM-Verhalten durch iterative Tests zu verfeinern. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger ohne Vorkenntnisse in der LLM-Bewertung oder -Optimierung, die zuverlässige KI-Anwendungen erstellen möchten. Entwickeln Sie die wesentlichen Fähigkeiten, um leistungsstarke LLM-Systeme zu erstellen und zu warten.