Stanford CME295 Transformers & LLMs | sügis 2025 | loeng 8 - LLM-i hindamine
Stanford Online. Metoodiline läbikäik reeglipõhistest mõõdikutest, LLM-as-judge eelarvamustest, faktiline täpsus ja agentide hindamine ning staatiliste benchmarkide vigade režiimid. Kasuta seda teooria-kaaslasena artikli sektsioonile selle kohta, mida mõõta ja miks enamik valmis mõõdikuid päris regressioone alahindab.
AI Experti märkus
Kontseptsioon on endiselt kasulik, kuid kontrolli näiteid praeguste tööriistadega enne päristöös kasutamist.
Mida sellest videost kaasa võtta
Saad tehnilise mustri teemal "Evaluatsioonide ehitamine, mis regressioone päriselt püüavad" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
Mida enne vaadata või teada
Kasuks tuleb arusaam API-dest, automatsioonidest, RAG-ist või agentide tööpõhimõtetest.
Järgmisena vaata
Jätka sama õpiteekonda järgmiste hoolikalt valitud kaasvideotega.
154 minutitLLM-ide instrumenteerimine ja hindamine
Saad tehnilise mustri teemal "Observability LLM-rakendustele" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
Vaata järgmist
104 minutitAgentide ehitamine Model Context Protocoliga - täistöötuba Anthropicu Mahesh Muragiga
Saad tehnilise mustri teemal "MCP nullist" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
Vaata järgmist
29 minutitAgentide promptimine | Code w/ Claude
Saad tehnilise mustri teemal "MCP-tööriistade disainimine, mida LLM-id päriselt õigesti kasutavad" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
Vaata järgmistSeotud videod
4 minutitIntroducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings
32 minutitHow to Build Human-Centered AI Workflows in Localization with Shashi Bhushan
59 minutitHüppest harjumuseks: kuidas tehnoloogiaettevõtted skaleerivad AI-d eksperimendist kaugemale
41 minutitPrivaatne AI vs pilv: kuidas juhid saavad teha targemaid build-or-buy otsuseid
Mine sügavamale
Hoolikalt valitud välised kursused, mis aitavad sellesse teemasse sügavamalt minna.
Coursera · DeepLearning.AIAI for Everyone
Kuus aastat pärast ilmumist endiselt parim lähtepunkt kõigile, kes peavad tehisintellektist aru saama ilma programmeerimist õppimata. Ei matemaatikat, ei žargooni, ei ülepaisutust — pärast lõpetamist oskad pidada tehisintellekti projektide üle teadlikku vestlust.
Coursera · The Wharton SchoolAI Strategy and Governance
Whartoni tugev raamistik juhtidele, kes peavad tegema ehita-või-osta otsuseid. Kursus ei müü tööriistu, vaid keskendub tehisintellekti kasutuse majandusele, algoritmilisele kallutatusele, andmeusaldusväärsusele ja juhtimistavadele, mis peavad auditile vastu.