LLM Uygulama Doğruluğunu İyileştirme: Değerlendirme ve Prompt Ayarlama

Büyük Dil Modelleri ile uygulama geliştirmek kolaydır, ancak üretimde doğru, tutarlı ve güvenilir çıktılar üretmelerini sağlamak büyük bir zorluktur. Bu metin tabanlı kurs, AI destekli sistemlerinizin kalitesini sistematik olarak ölçmek ve iyileştirmek için temel metodolojilerde size rehberlik eder. Deneme yanılma prompt'larından titiz, veri odaklı optimizasyon tekniklerine geçiş yapacaksınız. Neler öğreneceksiniz: - LLM değerlendirmesinin temel kavramlarını, doğruluk metriklerini ve standart yazılım testlerinin üretken AI için neden başarısız olduğunu anlayın. - Uygulamalarınız için sağlam değerlendirme veri kümeleri tasarlayın ve temel performans metrikleri oluşturun. - Çıktı güvenilirliğini artırmak için few-shot learning ve chain-of-thought prompting dahil olmak üzere sistematik prompt mühendisliği tekniklerini uygulayın. - Uzun konuşmalar boyunca doğruluğu korumak için bellek ayarlama ve bağlam yönetimi stratejilerini yapılandırın. - Harici veri kaynaklarının doğru kullanıldığından emin olmak için retrieval-augmented generation modellerini keşfedin. - Regresyonları yakalamak ve zaman içinde LLM doğruluğunu izlemek için otomatik test iş akışlarını uygulayın. Pratik prompt ayarlamalarına, bellek yönetimine ve modern otomatik doğrulama iş akışlarına geçmeden önce LLM davranışının ve değerlendirme teorisinin temel tanımlarıyla başlayacaksınız. Bu kurs, LLM mühendisliğine yeni başlayan ve AI özelliklerini üretime hazır hale getirmek isteyen yazılım geliştiriciler, ürün yöneticileri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi veya veri bilimi alanında önceden deneyim gerekmemektedir. Daha akıllı, daha doğru LLM uygulamalarını güvenle oluşturmak için bugün okumaya başlayın.