Оценка результатов обучения по программе МГП: практическое введение

Поскольку большие языковые модели (LLM) становятся центральным элементом современных приложений, обеспечение их выхода надежными, точными и актуальными имеет решающее значение. Этот курс предоставляет необходимые знания, чтобы уверенно оценить и улучшить производительность LLM. Завершив этот курс, вы получите систематический подход к оценке результатов LLM, что позволит вам выявить недостатки, измерить улучшения и создать более надежные решения на базе искусственного интеллекта. Что вы узнаете: Понимание основных понятий и терминологии для оценки LLM. Применение различных качественных и количественных показателей для оценки ответов МСП. Проводить различие между методами оценки, осуществляемыми человеком, и автоматизированными методами и их применением. Выявление и смягчение общих проблем LLM, таких как галлюцинации, предвзятость и фактические неточности. Интегрируйте практические стратегии оценки в рабочий процесс разработки LLM для непрерывного улучшения. Практика разработки эффективных оценочных рубрик и тестовых заданий для различных задач LLM. Курс начинается с основных принципов оценки LLM, продвигаясь через общие метрики и методологии, и заканчивается практическими стратегиями для применения этих методов к реальным сценариям. Этот курс предназначен для начинающих, заинтересованных в больших языковых моделях, разработке приложений ИИ или науке данных, без предварительного опыта оценки LLM. Начните овладение важнейшим навыком оценки выхода LLM сегодня.