تقييم نماذج اللغة الكبيرة وتوليد البيانات الاصطناعية باستخدام Azure AI

تتطلب بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي موثوقة اختباراً صارماً، لكن جمع بيانات التحقق من الواقع يمكن أن يكون بطيئاً ومكلفاً. يرشدك هذا الدورة التدريبية القائمة على النص خلال تقييم أداء نماذج اللغة وإنشاء مجموعات بيانات اصطناعية عالية الجودة. ستتعلم كيفية إعداد تدفقات عمل تقييم منهجية، واستخدام مقاييس مدمجة ومخصصة، وتوليد بيانات اختبار واقعية لمقارنة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بثقة. في هذه الدورة التدريبية، سوف: 1. تفهم مفاهيم التقييم الأساسية ومقاييس أداء LLM. 2. تقوم بتكوين Azure AI Evaluation SDK لتشغيل تقييمات منهجية للنماذج. 3. تولد مجموعات بيانات اصطناعية عالية الجودة لبدء خط أنابيب الاختبار الخاص بك. 4. تطبق مقاييس تقييم مخصصة مصممة خصيصاً لاحتياجات مجال عملك المحدد. 5. تحلل نتائج التقييم لتحديد وتخفيف هلاوس النموذج. 6. تنفذ هندسة الأوامر الحديثة وتدفقات عمل التحقق لضمان جودة البيانات. ستبدأ بمفاهيم تقييم الذكاء الاصطناعي الأساسية قبل الانتقال إلى تكوين SDK العملي. ترشدك المادة خلال توليد البيانات الاصطناعية، وتشغيل المقارنات التلقائية، وتفسير مقاييس الجودة من خلال شروحات نصية تفصيلية وأمثلة برمجية. تم تصميم هذه الدورة لمطوري الذكاء الاصطناعي المبتدئين، ومحللي البيانات، ومهندسي البرمجيات الذين يتطلعون إلى تطبيق اختبار منظم لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. لا توجد خبرة سابقة مطلوبة في أطر تقييم الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python سيكون مفيداً. ابدأ القراءة اليوم لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية وقوة واختباراً جيداً.