Så sätter du systematiskt upp LLM-utvärderingar (mätvärden, enhetstester, LLM som bedömare)

Dave Ebbelaar. En verksam AI-ingenjör går igenom sin faktiska utvärderingsstege – enhetstester baserade på assertioner, referensfria mätvärden, anpassning av LLM-bedömare till människor och arbetscykeln analysera/mäta/förbättra. Strukturen är den närmaste videomotsvarigheten till artikelns argument att utvärderingar är ett system för att upptäcka regressioner, inte en topplista.

Se nästa

Fortsätt längs samma lärstig med nästa kurerade kompletterande video.

18 minuter

AWS re:Invent 2025 – implementera kontroller med människan i loopen för AI-system med flera agenter (CNS428)

Se hur godkännandegrindar kan implementeras som uttryckliga kontrollpunkter i arbetsflödet i stället för informell manuell granskning efter att något har gått fel.

MellannivåAutomatisering

4 minuter

Vi presenterar EmbeddingGemma: den ledande öppna modellen för embeddings på enheter

Förstå varför flerspråkiga embeddings är viktiga för privat intern sökning och var lokal informationshämtning kan minska risken för dataexponering.

MellannivåAI för företag

17 minuter

Conductor-vd:n Charlie Holtz visar sin AI-baserade utvecklingsmiljö

Skapa ett arbetsflöde med flera kodningsagenter och uttryckliga granskningsgränser så att genererade ändringar förblir små, testade och har en tydlig ansvarig.

AvanceradAI för företag