Avaliação de desempenho LLM prática

A integração de modelos de linguagem grandes (LLMs) em aplicativos abre novas possibilidades, mas garantir que eles tenham um desempenho confiável e eficiente é crucial para o sucesso. Este curso irá equipá-lo com o conhecimento fundamental e métodos práticos para avaliar sistematicamente as saídas LLM e aplicar técnicas de otimização, transformando seus aplicativos LLM de experimentais para robustos. O que você vai aprender: * Compreender conceitos e métricas essenciais para avaliar o desempenho do LLM. * Aplicar várias estratégias de avaliação, incluindo métodos humanos e automatizados. * Implementar técnicas de engenharia rápidas para melhorar a qualidade e a eficiência da saída do LLM. * Aprenda estratégias para otimizar o custo e a latência do LLM em cenários do mundo real. * Analisar modos de falha comuns e depurar respostas LLM de forma eficaz. * Configurar padrões básicos de avaliação de geração aumentada de recuperação (RAG). O curso começa com definições fundamentais e passa por estruturas de avaliação práticas, estratégias de otimização comuns e técnicas para refinar o comportamento do LLM através de testes iterativos. Este curso é projetado para iniciantes sem experiência prévia em avaliação ou otimização de LLM, que estão procurando construir aplicativos de IA confiáveis. Desenvolver as habilidades essenciais para construir e manter sistemas de LLM de alto desempenho.