لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش ارزیابی خروجیهای مدلهای زبانی بزرگ: راهنمای عملی
- آخرین آپدیت
دانلود Evaluating Large Language Model Outputs: A Practical Guide
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره به بررسی ارزیابی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) میپردازد؛ از روشهای بنیادین ارزیابی شروع شده، تکنیکهای پیشرفته با ابزارهای Vertex AI مانند Automatic Metrics و AutoSxS را بررسی میکند و در نهایت تکامل ارزیابی هوش مصنوعی مولد را پیشبینی مینماید.
این دوره برای مدیران محصول AI که به دنبال بهینهسازی برنامههای LLM هستند، دانشمندان داده علاقهمند به تکنیکهای پیشرفته ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی، متخصصان اخلاق AI و سیاستگذارانی که بر استقرار مسئولانه هوش مصنوعی تمرکز دارند و محققان دانشگاهی که تاثیر هوش مصنوعی مولد را در حوزههای مختلف مطالعه میکنند، ایدهآل است.
داشتن درک پایه از هوش مصنوعی، مفاهیم یادگیری ماشین و آشنایی با پردازش زبان طبیعی (NLP) توصیه میشود. تجربه قبلی در کار با Google Cloud Vertex AI مفید است اما الزامی نیست.
این دوره کاربردهای عملی، ادغام قضاوت انسانی با روشهای خودکار را پوشش داده و یادگیرندگان را برای روندهای آینده در ارزیابی AI در رسانههای مختلف از جمله متن، تصویر و صدا آماده میکند. این رویکرد جامع تضمین میکند که شما برای ارزیابی موثر LLMها مجهز شوید و استراتژیهای تجاری و نوآوری خود را ارتقا دهید.
سرفصل ها و درس ها
ارزیابی خروجیهای مدلهای زبانی بزرگ: راهنمای عملی
Evaluating Large Language Model Outputs: A Practical Guide
معرفی دوره و آشنایی با مدرس
Introduction to the Course and Meet the Instructor
مقدمهای بر LLMها و روشهای ارزیابی آنها
Introduction to LLMs and their Evaluation Methods
مزایا و چالشهای روشهای ارزیابی LLM
Benefits and Challenges of LLM Evaluation Methods
ارزیابی LLM در Vertex AI
LLM Evaluation on Vertex AI
نمایش نظرات