Evaluasi Praktis Prestasi LLM

Mengintegrasikan model bahasa besar (LLM) ke dalam aplikasi membuka kemungkinan baru, namun memastikan bahwa mereka melakukannya dengan andal dan efisien sangat penting untuk keberhasilan. Kursus ini akan memberikan Anda pengetahuan dasar dan metode praktis untuk secara sistematis mengevaluasi keluaran LLM dan menerapkan teknik optimalisasi, mengubah aplikasi LLM Anda dari eksperimental menjadi kuat. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti konsep inti dan metrik untuk mengevaluasi kinerja LLM. * Terapkan berbagai strategi evaluasi, termasuk metode manusia-dalam-loop dan otomatis. * Menerapkan teknik rekayasa cepat untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi output LLM. * Belajar strategi untuk mengoptimalkan biaya LLM dan latensi dalam skenario dunia nyata. * Menganalisis mode kegagalan umum dan mendebug respon LLM secara efektif. * Konfigurasi dasar pencarian-ditambahkan generasi (RAG) pola evaluasi. Kursus ini dimulai dengan definisi dasar dan bergerak melalui kerangka evaluasi praktis, strategi optimalisasi umum, dan teknik untuk menyempurnakan perilaku LLM melalui pengujian iteratif. Kursus ini dirancang untuk pemula tanpa pengalaman sebelumnya dalam evaluasi atau optimalisasi LLM, yang ingin membangun aplikasi AI yang dapat diandalkan. Membangun keterampilan penting untuk membangun dan mempertahankan sistem LLM berperforma tinggi.