Mengevaluasi LLM dan Membuat Data Sintetis dengan Azure AI

Membuat aplikasi AI yang dapat diandalkan dan generatif memerlukan pengujian yang ketat, namun pengumpulan data validasi dunia nyata bisa menjadi proses yang lambat dan mahal. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui penilaian kinerja model bahasa dan menciptakan set data sintetis berkualitas tinggi. Anda akan belajar cara membuat workflow evaluasi sistematis, menggunakan metrik built-in dan custom, dan menghasilkan data tes yang realistis untuk mengukur aplikasi AI Anda dengan percaya diri. Dalam kursus ini, Anda akan: 1. Mengerti konsep evaluasi inti dan metrik kinerja LLM. 2. Konfigurasi Azure AI Evaluation SDK untuk menjalankan penilaian model secara sistematis. 3. Membuat dataset sintetis berkualitas tinggi untuk memulai jalur pengujian. 4. Terapkan metrik evaluasi yang disesuaikan dengan kebutuhan domain spesifik Anda. 5. Menganalisis hasil evaluasi untuk mengidentifikasi dan memitigasi halusinasi model. 6. Melaksanakan rekayasa cepat modern dan proses validasi untuk memastikan kualitas data. Anda akan mulai dengan konsep evaluasi AI dasar sebelum maju ke konfigurasi SDK praktis. Material ini memandu Anda melalui penghasilan data sintetis, menjalankan benchmark otomatis, dan menafsirkan metrik kualitas melalui penjelasan teks rinci dan contoh kode. Kursus ini dirancang untuk pemula pengembang AI, analis data, dan insinyur perangkat lunak yang ingin menerapkan pengujian terstruktur untuk model AI generatif. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan kerangka evaluasi AI, meskipun pemahaman dasar Python akan membantu. Mulailah membaca hari ini untuk membangun aplikasi AI yang lebih dapat diandalkan, kuat, dan diuji dengan baik.