Оценка производительности генеративного искусственного интеллекта в Azure AI Studio

Создание генеративного приложения ИИ – это только первый шаг; обеспечение того, чтобы оно давало точные, безопасные и высококачественные ответы, является реальной проблемой. Без структурированной оценки невозможно узнать, действительно ли ваш помощник пилота удовлетворяет потребности пользователя или генерирует неправильные ответы. Этот курс поможет вам пройти процесс оценки и оптимизации производительности генеративного ИИ. Вы перейдете от предположений о том, насколько хорошо работает ваша модель, к использованию метрик оценки, основанных на данных, для систематического измерения и улучшения качества ответов. Что вы узнаете: Понимание основных концепций оценки и почему систематическое тестирование имеет решающее значение для генеративного искусственного интеллекта; Настройка выполнения оценки в Azure AI Studio с использованием тестовых наборов данных; Применение ключевых показателей производительности, включая заземление, актуальность, согласованность и плавность; Оценка безопасности, предвзятости и соответствия модерация контента в вашем искусственном интеллекте Оценка систем генерации дополненной извлечением (RAG) для обеспечения точного заземления данных; Анализ результатов оценки для итеративного уточнения параметров быстрого проектирования и модели. Курс начинается с основной терминологии и теории оценки, а затем вы пройдете практические настройки конвейеров оценки в Azure AI Studio. Вы научитесь интерпретировать метрики, устранять проблемы с низкоэффективными подсказками и создавать рабочий процесс непрерывного улучшения. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, менеджеров по продуктам и энтузиастов технологий, которые хотят измерить производительность ИИ без предварительного опыта работы с инструментами оценки облака. Начните читать сегодня, чтобы создавать надежные, высокопроизводительные генеративные приложения ИИ, которым могут доверять ваши пользователи.