Valutazione Pratica delle Prestazioni degli LLM

L'integrazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nelle applicazioni apre nuove possibilità, ma garantire che funzionino in modo affidabile ed efficiente è fondamentale per il successo. Questo corso ti fornirà le conoscenze fondamentali e i metodi pratici per valutare sistematicamente gli output degli LLM e applicare tecniche di ottimizzazione, trasformando le tue applicazioni basate su LLM da sperimentali a robuste. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti e le metriche fondamentali per la valutazione delle prestazioni degli LLM. * Applicare varie strategie di valutazione, inclusi metodi human-in-the-loop e automatizzati. * Implementare tecniche di prompt engineering per migliorare la qualità e l'efficienza degli output degli LLM. * Apprendere strategie per ottimizzare i costi e la latenza degli LLM in scenari reali. * Analizzare le modalità di fallimento comuni ed eseguire il debug delle risposte degli LLM in modo efficace. * Configurare pattern di valutazione di base per la generazione aumentata dal recupero (RAG). Il corso inizia con definizioni fondamentali e prosegue attraverso framework di valutazione pratici, strategie di ottimizzazione comuni e tecniche per affinare il comportamento degli LLM tramite test iterativi. Questo corso è progettato per principianti senza esperienza precedente nella valutazione o ottimizzazione degli LLM, che desiderano costruire applicazioni AI affidabili. Sviluppa le competenze essenziali per costruire e mantenere sistemi LLM ad alte prestazioni.