Pagsusuri ng Generative AI: Mga Sukatan at Balangkas para sa mga LLM Application

Ang pag-deploy ng generative AI ay simula pa lamang; ang pagtiyak na ang mga output nito ay maaasahan, ligtas, at wasto ang tunay na hamon. Kung walang sistematikong pagsusuri, nanganganib ang mga application ng large language model na mag-hallucinate, mag-leak ng data, o magbigay ng masamang karanasan sa user. Inaasahan ka ng kursong ito ng pangunahing kaalaman upang magdisenyo at magpatupad ng matatag na mga estratehiya sa pagsusuri para sa generative AI, na tumutulong sa iyong lumipat mula sa manu-manong pagsubok patungo sa awtomatiko at metric-driven na mga balangkas. Ano ang iyong matututunan: - Unawain ang pangunahing terminolohiya sa pagsusuri at ang mga natatanging hamon ng pagsubok sa mga non-deterministic na AI model. - Mag-apply ng quantitative at qualitative na mga sukatan upang suriin ang kalidad ng text generation, summarization, at translation. - Magpatupad ng mga pattern ng pagsusuri sa Retrieval-Augmented Generation (RAG) gamit ang context relevance at faithfulness. - I-explore ang paradigm na LLM-as-a-judge para sa awtomatiko at scalable na qualitative feedback. - Tukuyin at pagaanin ang mga panganib sa seguridad, bias, at kaligtasan sa pamamagitan ng mga naka-target na metodolohiya sa pagsusuri. - I-configure ang patuloy na pagsubaybay at mga workflow ng observability upang masubaybayan ang pagganap sa produksyon. Nagsisimula ang kurso sa mga pangunahing kahulugan at natatanging balakid sa pagsusuri ng AI bago ipakilala ang mga partikular na sukatan ng benchmark. Susunod kang magpapatuloy sa mga advanced na pattern tulad ng awtomatikong pagsusuri at pagsubaybay sa produksyon sa pamamagitan ng malinaw na nakasulat na mga paliwanag at praktikal na halimbawa. Dinisenyo para sa mga nagsisimula, developer, at product manager na pumapasok sa espasyo ng AI, ang kursong ito ay hindi nangangailangan ng advanced na background sa matematika o naunang karanasan sa machine learning. Simulan ang pagbabasa ngayon upang bumuo ng tiwala at pagiging maaasahan sa iyong mga application ng generative AI.