آموزش ارزیابی مدل های تولیدی: روش ها ، معیارها و ابزارها - آخرین آپدیت
دانلود Evaluating Generative Models: Methods, Metrics & Tools
در این دوره ، شما با استفاده از ابزارهایی مانند معیارهای اتوماتیک و autosx ، تکنیک های پیشرفته ارزیابی را برای مدلهای بزرگ زبان (LLMS) تسلط خواهید داشت. این روشهای ارزیابی برای بهینه سازی مدل های هوش مصنوعی و اطمینان از اثربخشی آنها در برنامه های دنیای واقعی بسیار مهم است. با گذراندن این دوره ، دانش و مهارت های عملی ارزشمندی دریافت خواهید کرد ، از جمله:
تجربه دستی با Vertex AI Google Cloud برای ارزیابی LLM ها با استفاده از ابزارهای ارزیابی استاندارد و استاندارد صنعت.
یاد بگیرید که از معیارهای اتوماتیک برای ارزیابی کیفیت خروجی مدل برای کارهایی مانند تولید متن ، خلاصه و پاسخ به سوال یاد بگیرید.
Master Autosxs برای مقایسه چندین مدل در کنار هم ، به دست آوردن بینش عمیق تر از عملکرد مدل و انتخاب مدل های مناسب برای وظایف خود.
از تکنیک های ارزیابی برای بهبود برنامه های هوش مصنوعی در صنایع مختلف مانند مراقبت های بهداشتی ، امور مالی و خدمات به مشتری استفاده کنید.
معیارهای ارزیابی انصاف را درک کنید تا اطمینان حاصل شود که مدل های AI نتایج عادلانه و بی طرفانه تولید می کنند ، و به چالش های مهم در تصمیم گیری هوش مصنوعی می پردازند.
با یادگیری در مورد ابزارها و خدمات ارزیابی در حال تحول در زمینه AI مولد ، برای روند هوش مصنوعی آینده آماده شوید.
استراتژی های انتخاب و استقرار مدل خود را بهینه کنید ، عملکرد راه حل هوش مصنوعی ، کارآیی و انصاف را افزایش دهید.
تا پایان این دوره ، شما این توانایی را خواهید داشت:
LLM ها را به طور مؤثر ارزیابی کنید تا عملکرد آنها بهینه شود.
برای انتخاب بهترین مدل ها برای برنامه های خود تصمیمات محور داده را بگیرید.
از انصاف در سیستم های AI ، کاهش تعصبات و بهبود نتایج اطمینان حاصل کنید.
از روند ارزیابی هوش مصنوعی جلو بمانید تا مهارت های خود را در یک زمینه به سرعت در حال تحول در آینده قرار دهید.
آیا شما یک مدیر محصول AI ، دانشمند داده یا اخلاق شناس هوش مصنوعی هستید ، این دوره ابزارها و دانش هایی را برای برتری در ارزیابی و بهبود مدلهای هوش مصنوعی برای برنامه های تأثیرگذار در دنیای واقعی فراهم می کند.
درس ها Lessons
-
L2V1 - معیارهای اتوماتیک L2V1 - Automatic Metrics
-
L1V3 LLM - ارزیابی در راس AI L1V3 LLM - Evaluation on Vertex AI
-
راه دور Outro
-
L3V2 - مدل های ارزیابی مبتنی بر متن Part2 L3V2 - Text based Evaluation Models part2
-
L2V4 - نسخه ی نمایشی Autosxs L2V4 - AutoSxS Demo
-
L1V2 - مزایا و چالش های روشهای ارزیابی LLM L1V2 - Benefits and Challenges of LLM Evaluation Methods
-
L3V3 - ارزیابی مدل های AI مولد غیر متن L3V3 - Evaluation of non text Generative AI Models
-
L2V3 - Autosxs L2V3 - AutoSxS
-
L3V1 - مدل های ارزیابی مبتنی بر متن قسمت 1 L3V1 - Text based Evaluation Models part1
-
L1V1 مقدمه ای برای LLM ها و روش های ارزیابی آنها L1V1 Introduction to LLMs and their evaluation methods
-
L2V2 - نسخه ی نمایشی معیارهای اتوماتیک L2V2 - Automatic Metrics Demo
-
L3V4 - یادداشت های نهایی اهمیت ارزیابی انسانی L3V4 - Final Notes Importance of Human Evaluation
-
مقدمه Intro
https://donyad.com/d/48996e
Reza Moradinezhad
دانشمند
سلام ، من رضا هستم.
من در مورد طراحی تکنیک های تعامل قابل اعتماد و مؤثر برای همکاری انسان و آه اشتیاق دارم. من استادیار تدریس در کالج محاسبات و انفورماتیک دانشگاه درکسل (CCI) هستم که دوره های کارشناسی و کارشناسی ارشد را تدریس می کنم. من همچنین یک دانشمند هوش مصنوعی در Tulipai ، تیم های پیشرو از دانشجویان جوان هستم و مأموریت توانمندسازی سازندگان رسانه را از طریق استفاده اخلاقی و مسئول از هوش مصنوعی مولد تحت فشار قرار می دهم. علم از Drexel CCI. پایان نامه دکتری من بر چگونگی ایجاد اعتماد به مأمورین مجازی تجسم یافته (EVA) متمرکز شده است. من با MIT Media Lab ، CMU HCII ، دانشگاه هاروارد و UCSD همکاری کرده ام و در مکانهایی مانند Springer Nature ، ACM Chi و ACM C C. منتشر و ارائه شده ام. 2021. کار من توسط چندین رسانه خبری از جمله وب های بعدی ، TechXplore و CBS News به نمایش گذاشته شده است. من معتقدم که هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که ابزاری قدرتمند برای خیر باشد ، اما تنها در صورت استفاده از آن به روشی مسئولانه و اخلاقی. من متعهد هستم که از مهارت های خود برای طراحی تعامل با سیستم های AI شفاف و منصفانه استفاده کنم. من معتقدم که با کمک به انسان و هوش مصنوعی در ایجاد تعامل قابل اعتماد تر ، می توانیم اطمینان حاصل کنیم که از AI به نفع همه استفاده می شود.
نمایش نظرات