Auswertung von LLMs und Generierung synthetischer Daten mit Azure AI

Die Entwicklung zuverlässiger generativer KI-Anwendungen erfordert strenge Tests, aber die Erfassung von Validierungsdaten aus der Praxis kann langsam und teuer sein. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Bewertung der Leistung von Sprachmodellen und die Erstellung hochwertiger synthetischer Datensätze. Sie lernen, wie Sie systematische Evaluierungsworkflows einrichten, integrierte und benutzerdefinierte Metriken verwenden und realistische Testdaten generieren, um Ihre KI-Anwendungen zuverlässig zu benchmarken. In diesem Kurs lernen Sie: Verstehen Sie die Kernbewertungskonzepte und LLM-Leistungsmetriken. 2. Konfigurieren Sie das Azure AI Evaluation SDK für die Ausführung systematischer Modellbewertungen. 3. Generieren Sie hochwertige synthetische Datensätze, um Ihre Test-Pipeline zu booten. 4. Wenden Sie benutzerdefinierte Bewertungsmetriken an, die auf Ihre spezifischen Domain-Anforderungen zugeschnitten sind. 5. Analysieren Sie die Ergebnisse der Bewertung, um Modellhalluzinationen zu identifizieren und abzuschwächen. 6. Implementieren Sie moderne Prompt Engineering- und Validierungs-Workflows, um die Datenqualität sicherzustellen. Sie beginnen mit grundlegenden KI-Evaluierungskonzepten, bevor Sie zu praktischen SDK-Konfigurationen übergehen. Das Material führt Sie durch die Generierung synthetischer Daten, das Ausführen automatisierter Benchmarks und die Interpretation von Qualitätskennzahlen durch detaillierte Texterklärungen und Codebeispiele. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich mit KI-Entwicklung, Datenanalyse und Softwareentwicklung beschäftigen und strukturierte Tests für generative KI-Modelle implementieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in KI-Evaluierungs-Frameworks erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python ist hilfreich. Lesen Sie noch heute weiter, um zuverlässigere, robustere und gut getestete KI-Anwendungen zu erstellen.