Evaluación de LLM: Evaluación del Rendimiento, Costo y Eficiencia

Desplegar modelos de lenguaje grandes (LLM) es solo el primer paso; el verdadero desafío radica en asegurar que funcionen con precisión sin agotar su presupuesto. Este curso basado en texto le enseña cómo evaluar sistemáticamente las salidas de los LLM y optimizar su eficiencia para la producción. Pasará de adivinar qué tan bien funciona su modelo a medir con confianza su éxito utilizando métricas estándar de la industria. Al comprender las compensaciones críticas entre el tamaño del modelo, la latencia, el rendimiento y el costo, aprenderá a tomar decisiones basadas en datos que se alineen con los objetivos técnicos y comerciales. En este curso, usted: * Aprenderá métricas fundamentales de evaluación de LLM para precisión, relevancia y seguridad; * Medirá la latencia, el rendimiento y los costos operativos para optimizar la eficiencia del sistema; * Aplicará técnicas de evaluación modernas, incluido el patrón LLM-como-juez y benchmarks automatizados; * Evaluará sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para la calidad de la alucinación y la recuperación; * Analizará las compensaciones entre las APIs propietarias y el alojamiento de modelos de código abierto; * Diseñará un pipeline de evaluación estructurado para monitorear continuamente el rendimiento del modelo. El curso comienza con definiciones centrales de métricas de LLM antes de guiarlo a través de marcos prácticos para medir la latencia, el costo y la calidad de la salida. Leerá explicaciones claras, desgloses conceptuales y ejercicios escritos diseñados para desarrollar habilidades de toma de decisiones del mundo real. Este programa está diseñado para gerentes de producto, aspirantes a ingenieros de ML y líderes técnicos que buscan una introducción clara y amigable para principiantes a las operaciones de LLM sin requisitos previos de programación avanzada. Comience a leer hoy para dominar el arte de construir aplicaciones de LLM confiables y rentables.