This gave me a real framework for thinking about hallucination detection and scoring rubrics instead of just eyeballing outputs. The section on building evaluation datasets was the most useful part for my actual work. My only complaint is the automation tooling demo felt a bit rushed near the end.
Fondations du test et de l'évaluation des applications LLM
Maîtrisez les fondamentaux du test des applications Large Language Model en apprenant à construire des jeux de données d'évaluation, à appliquer des métriques modernes et à évaluer les systèmes RAG.
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À propos de ce cours
À mesure que les Large Language Models (LLMs) deviennent centraux dans les logiciels modernes, garantir leur fiabilité, leur précision et leur sécurité est plus critique que jamais. Construire une application AI n'est que la première étape ; savoir comment tester et évaluer systématiquement ses sorties est ce qui la rend prête pour la production. Ce cours textuel vous guidera à travers les principes fondamentaux de l'assurance qualité des LLM. Vous commencerez par la terminologie AI de base et explorerez progressivement comment mesurer la performance des modèles, structurer des jeux de données d'évaluation et implémenter des tests de régression. En lisant des scénarios pratiques et des extraits de code écrits, vous découvrirez comment passer de la vérification manuelle des prompts à des méthodologies de test automatisées et évolutives.
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre les concepts fondamentaux des LLM, y compris les différences entre le fine-tuning et la Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Concevoir et organiser des jeux de données d'évaluation robustes adaptés à des cas d'utilisation d'applications spécifiques.
- Appliquer des métriques d'évaluation modernes pour évaluer la qualité de la génération de texte, la pertinence et l'exactitude factuelle.
- Implémenter des tests de régression pour s'assurer que les mises à jour de modèles ou les changements de prompts ne dégradent pas les fonctionnalités existantes.
- Évaluer les architectures RAG en utilisant des modèles contemporains comme LLM-as-a-judge et le scoring de pertinence du contexte.
- Pratiquer les concepts de base des tests de sécurité pour identifier et atténuer les vulnérabilités d'injection de prompts.
Le programme progresse logiquement des définitions de base de l'évaluation de l'AI aux flux de travail de test pratiques. Vous lirez des exemples écrits étape par étape qui démontrent comment mettre en place des pipelines de test fiables pour les applications AI modernes. Ce cours est conçu pour les débutants, les professionnels de la QA et les développeurs en herbe ayant des connaissances de base en programmation qui souhaitent apprendre à tester des applications AI. Aucune expertise préalable en machine learning n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour acquérir les compétences nécessaires pour évaluer et tester en toute confiance les applications LLM modernes.
Ce que vous recevez
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Court et ciblé
2 h 54 min de contenu pratique
Avis (18)
ハルシネーション検出の解説が特に良かった
El curso explica muy bien cómo diseñar casos de prueba para aplicaciones de LLM, aunque la parte de métricas automatizadas se queda un poco corta.
ইভ্যালুয়েশন ডেটাসেট বানানো আর RAG সিস্টেম যাচাই করার অংশটা সত্যিই দারুণ কাজে লেগেছে।
Changed how I test prompts entirely.
The module on building evaluation datasets alone was worth going through this course slowly and taking notes.
LLM एप्लिकेशन के लिए टेस्ट केस डिज़ाइन करना सिखाने वाला यह कोर्स बहुत प्रैक्टिकल है और उदाहरण बिल्कुल असली प्रोजेक्ट जैसे हैं।
Clear, practical, exactly what I needed.
Ce cours couvre bien les bases de l'évaluation des applications LLM, avec des exemples concrets sur la détection des hallucinations et les métriques de scoring. Le rythme est un peu rapide sur la partie automatisation des tests, il faut parfois revenir en arrière. Dans l'ensemble ça m'a donné une méthode claire pour structurer mes propres tests.
Malinaw ang paliwanag tungkol sa pag-eevaluate ng LLM outputs, pero medyo mabilis ang bahagi tungkol sa mga scoring rubric kaya kailangan mo ulit-ulitin panoorin.
Ich habe schon einige technische Kurse gemacht, aber dieser hier bringt das Thema LLM-Testing wirklich strukturiert auf den Punkt. Besonders gut fand ich den Teil über Halluzinationserkennung und wie man daraus konkrete Testfälle ableitet, das war vorher für mich immer ein bisschen diffus. Auch die Erklärung von Evaluationsmetriken wie Genauigkeit versus Konsistenz war anschaulich mit echten Beispielen unterlegt. Die Übungen zwischen den Lektionen zwingen einen dazu, selbst Testszenarien zu schreiben statt nur zuzuschauen, was den Lerneffekt deutlich erhöht. Am Ende hatte ich ein funktionierendes kleines Evaluationsskript, das ich direkt für ein eigenes Projekt anpassen konnte, und das Gefühl, das Thema jetzt wirklich im Griff zu haben. Für jeden, der von reinem Prompt-Basteln zu systematischem Testen wechseln will, ein echter Fortschritt.
O curso explica bem como montar testes para aplicações de LLM, mas senti falta de mais exemplos usando frameworks de avaliação automatizada.
คอร์สนี้อธิบายเรื่องการทดสอบแอปพลิเคชัน LLM ได้ชัดเจนมาก โดยเฉพาะส่วนที่พูดถึงการตรวจจับ hallucination และการออกแบบ metric สำหรับประเมินผล แถมมีตัวอย่างจากโปรเจกต์จริงให้ลองทำตามทีละขั้นด้วย เรียนจบแล้วรู้สึกว่าเขียน test case ได้เป็นระบบขึ้นเยอะ
Finally a course that treats LLM evaluation as an actual engineering discipline instead of vague best practices.
Курс отлично объясняет, как выстраивать пайплайн оценки LLM-приложений — после третьего модуля я наконец понял, зачем нужны регрессионные тесты для промптов.
Solid intro to evaluating LLM outputs, though I wish there was more on setting up automated regression tests instead of just manual scoring.
Aprendí a estructurar pruebas de regresión para prompts de una forma que nunca había visto explicada tan claramente.
इस कोर्स ने LLM एप्लिकेशन्स की टेस्टिंग को बिल्कुल नए नज़रिए से समझाया। हैलुसिनेशन डिटेक्ट करने और evaluation metrics बनाने वाले हिस्से खासकर बहुत उपयोगी लगे। हर वीडियो के बाद खुद से टेस्ट केस लिखने का अभ्यास दिया गया जिससे कॉन्सेप्ट अच्छे से बैठ गए।
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À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.
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