Evaluación de aplicaciones de LLM: Fundamentos de AI Evals y contexto

Crear aplicaciones LLM es fácil, pero garantizar que generen resultados confiables y de alta calidad es uno de los desafíos más difíciles en la ingeniería de IA hoy en día.Para salvar esta brecha, los desarrolladores modernos se basan en evaluaciones sistemáticas (evals) e integración de contexto enriquecido. Este curso lo guía a través de los principios fundamentales de la evaluación de IA, le muestra cómo establecer métricas de línea de base, alimentar el contexto del espacio de trabajo relevante a sus modelos e interpretar las puntuaciones de evaluación como retroalimentación direccional para guiar su desarrollo. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental de la evaluación de IA y los puntos de referencia de LLM - Configurar entradas ricas en contexto para mejorar la precisión y la relevancia del modelo - Diseñe criterios de evaluación personalizados para probar los objetivos específicos de su aplicación - Interpretar las métricas de evaluación como indicadores direccionales en lugar de puntuaciones absolutas - Aplique flujos de trabajo de pruebas iterativas para refinar los mensajes del sistema y los patrones de recuperación - Analizar los modos de falla comunes en las salidas de LLM para depurar sistemáticamente su sistema El curso comienza con la terminología clave y la teoría central de las evaluaciones de IA antes de pasar a recorridos prácticos basados en texto que le muestran cómo estructurar el contexto y analizar las métricas de rendimiento. Este curso está diseñado para ingenieros de IA principiantes, desarrolladores de software y creadores de productos que buscan hacer que sus sistemas de IA sean más confiables, sin necesidad de experiencia previa en evaluación.Comience a leer hoy para crear un enfoque riguroso y basado en métricas para su flujo de trabajo de ingeniería de IA.