Évaluation des LLM et génération de données synthétiques avec Azure AI

La construction d'applications d'IA générative fiables nécessite des tests rigoureux, mais la collecte de données de validation du monde réel peut être lente et coûteuse. Ce cours basé sur du texte vous guide dans l'évaluation des performances des modèles de langage et la création de jeux de données synthétiques de haute qualité. Vous apprendrez à configurer des flux d'évaluation systématiques, à utiliser des métriques intégrées et personnalisées, et à générer des données de test réalistes pour évaluer vos applications d'IA en toute confiance. Dans ce cours, vous allez : 1. Comprendre les concepts fondamentaux d'évaluation et les métriques de performance des LLM. 2. Configurer le SDK Azure AI Evaluation pour exécuter des évaluations systématiques de modèles. 3. Générer des jeux de données synthétiques de haute qualité pour amorcer votre pipeline de test. 4. Appliquer des métriques d'évaluation personnalisées adaptées aux besoins spécifiques de votre domaine. 5. Analyser les résultats d'évaluation pour identifier et atténuer les hallucinations du modèle. 6. Implémenter des flux modernes d'ingénierie de prompts et de validation pour garantir la qualité des données. Vous commencerez par les concepts fondamentaux de l'évaluation de l'IA avant de passer à la configuration pratique du SDK. Le matériel vous guide dans la génération de données synthétiques, l'exécution de benchmarks automatisés et l'interprétation des métriques de qualité grâce à des explications textuelles détaillées et des exemples de code. Ce cours est conçu pour les développeurs d'IA débutants, les analystes de données et les ingénieurs logiciels qui cherchent à implémenter des tests structurés pour les modèles d'IA générative. Aucune expérience préalable des frameworks d'évaluation de l'IA n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des applications d'IA plus fiables, robustes et bien testées.