LLM'leri değerlendirmek ve Azure AI ile sentetik veri üretmek

Güvenilir üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için katı test gerektirir, ancak gerçek dünya onay verilerini toplamak yavaş ve pahalı olabilir. Bu metin tabanlı kurs, dil modeli performansını değerlendirmek ve yüksek kaliteli sentetik veri kümeleri oluşturmak için size rehberlik eder. Sistemik değerlendirme çalışma akışlarını nasıl kuracağınızı, dahili ve özelleştirilmiş metrikleri nasıl kullanacağınızı ve yapay zeka uygulamalarınızı güvenle karşılaştırmak için gerçekçi test verileri oluşturacağınızı öğreneceksiniz. Bu derste, siz: 1. Ana değerlendirme kavramları ve LLM performans ölçütlerini anlayın. 2. Azure AI Evaluation SDK'yı sistematik model değerlendirmeleri yürütmek için ayarlayın. 3. Test boru hattını başlatmak için yüksek kaliteli sentetik veri kümeleri oluşturun. 4. Özel alan ihtiyaçlarınıza uygun özel değerlendirme metriklerini uygulayın. 5. Model halüsinasyonlarını tanımlamak ve hafifletmek için değerlendirme sonuçlarını analiz edin. 6. Veri kalitesini sağlamak için çağdaş hızlı mühendislik ve onaylama çalışma akışlarını uygulamak. SDK konfigürasyonlarına ilerlemeden önce temel yapay zeka değerlendirme kavramlarıyla başlayacaksınız. Bu materyal, sentetik veri oluşturma, otomatik referansları çalıştırma ve kalite metriklerini ayrıntılı metin açıklamaları ve kod örnekleri yoluyla yorumlama yoluyla size rehberlik eder. Bu kurs, yeni başlayan AI geliştiricileri, veri analistleri ve yazılım mühendisleri için üretici AI modelleri için yapılandırılmış test uygulaması arayanlar için tasarlanmıştır. AI değerlendirme çerçeveleri ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. Daha güvenilir, sağlam ve iyi test edilmiş yapay zeka uygulamaları oluşturmak için bugün okumaya başlayın.