Evaluación de LLMs y Generación de Datos Sintéticos con Azure AI

La creación de aplicaciones de IA generativa fiables requiere pruebas rigurosas, pero la recopilación de datos de validación del mundo real puede ser lenta y costosa. Este curso basado en texto le guía a través de la evaluación del rendimiento de modelos de lenguaje y la creación de conjuntos de datos sintéticos de alta calidad. Aprenderá a configurar flujos de trabajo de evaluación sistemáticos, a utilizar métricas integradas y personalizadas, y a generar datos de prueba realistas para evaluar sus aplicaciones de IA con confianza. En este curso, usted: 1. Comprenderá los conceptos básicos de evaluación y las métricas de rendimiento de LLM. 2. Configurar el SDK de Evaluación de Azure AI para ejecutar evaluaciones sistemáticas de modelos. 3. Generar conjuntos de datos sintéticos de alta calidad para iniciar su canal de pruebas. 4. Aplicar métricas de evaluación personalizadas adaptadas a las necesidades específicas de su dominio. 5. Analizar los resultados de la evaluación para identificar y mitigar las alucinaciones del modelo. 6. Implementar flujos de trabajo modernos de ingeniería de prompts y validación para garantizar la calidad de los datos. Comenzará con los conceptos fundamentales de evaluación de IA antes de pasar a la configuración práctica del SDK. El material le guiará a través de la generación de datos sintéticos, la ejecución de puntos de referencia automatizados y la interpretación de métricas de calidad a través de explicaciones detalladas en texto y ejemplos de código. Este curso está diseñado para desarrolladores de IA principiantes, analistas de datos e ingenieros de software que buscan implementar pruebas estructuradas para modelos de IA generativa. No se requiere experiencia previa en marcos de evaluación de IA, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comience a leer hoy mismo para crear aplicaciones de IA más fiables, robustas y bien probadas.