Évaluation Pratique des Performances des LLM

L'intégration des grands modèles de langage (LLM) dans les applications ouvre de nouvelles possibilités, mais il est essentiel d'assurer leur performance fiable et efficace pour réussir. Ce cours vous dotera des connaissances fondamentales et des méthodes pratiques pour évaluer systématiquement les sorties des LLM et appliquer des techniques d'optimisation, transformant vos applications basées sur les LLM d'expérimentales à robustes. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts clés et les métriques pour évaluer les performances des LLM. * Appliquer diverses stratégies d'évaluation, y compris les méthodes humaines et automatisées. * Mettre en œuvre des techniques d'ingénierie de prompt pour améliorer la qualité et l'efficacité des sorties des LLM. * Apprendre des stratégies pour optimiser le coût et la latence des LLM dans des scénarios réels. * Analyser les modes de défaillance courants et déboguer efficacement les réponses des LLM. * Configurer des modèles d'évaluation de base pour la génération augmentée par récupération (RAG). Le cours commence par des définitions fondamentales et aborde les cadres d'évaluation pratiques, les stratégies d'optimisation courantes et les techniques pour affiner le comportement des LLM par des tests itératifs. Ce cours est conçu pour les débutants sans expérience préalable en évaluation ou optimisation des LLM, qui cherchent à construire des applications d'IA fiables. Développez les compétences essentielles pour construire et maintenir des systèmes LLM performants.