Testen en verfijnen van LLM-toepassingen

Het bouwen van krachtige LLM-toepassingen (Large Language Model) is spannend, maar om de betrouwbaarheid en effectiviteit ervan te waarborgen, zijn robuuste tests vereist. Zonder de juiste evaluatie kunnen LLM's onnauwkeurige, bevooroordeelde of nutteloze antwoorden produceren. Deze cursus voorziet u van de fundamentele kennis en praktische vaardigheden om uw LLM-toepassingen systematisch te testen, te debuggen en te verfijnen. Je leert verder te gaan dan eenvoudige prototyping om betrouwbaardere en beter presterende AI-oplossingen te maken. Wat je leert: Begrijp de kernprincipes en uitdagingen van het evalueren van LLM-prestaties. Leer verschillende testmethoden, waaronder human-in-the-loop en geautomatiseerde benaderingen. Pas technieken toe om veelvoorkomende LLM-problemen zoals hallucinatie, vooroordeel en snelle gevoeligheid te identificeren en te beperken. Oefen het genereren van effectieve testcases en synthetische gegevens voor uitgebreide LLM-evaluatie. Configureer feedbacklussen en basisstrategieën voor gegevensversies voor continue verbetering van LLM-toepassingen. Ontdek fundamentele prompt engineering patronen ontworpen voor robuuste testen en resultaatvalidatie. De cursus begint met essentiële concepten van LLM-gedrag en evaluatie-metrics en leidt u vervolgens door praktische methoden voor het ontwerpen van testsets, het analyseren van resultaten en het implementeren van verfijningsstrategieën. Je gaat van het begrijpen van theoretische uitdagingen naar het toepassen van praktische technieken voor het bouwen van betrouwbaardere AI. Deze cursus is bedoeld voor absolute beginners zonder eerdere ervaring in LLM-ontwikkeling of -testen. Er zijn geen voorwaarden vereist. Begin vandaag nog met het bouwen van meer betrouwbare en effectieve LLM-toepassingen.