Aprenda a medir e validar o desempenho de modelos de linguagem em produção, utilizando métricas avançadas e automação. Torne-se capaz de identificar falhas, otimizar respostas e garantir a qualidade de LLMs em aplicações reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps que desejam validar e otimizar modelos de linguagem em ambientes reais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar pipelines de avaliação automatizada para LLMs, utilizando métricas clássicas e modernas, além de frameworks como LangChain e LlamaIndex
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Entenda os desafios de avaliar LLMs: por que acurácia não é suficiente
- Explore métricas clássicas e modernas: BLEU, ROUGE, perplexidade e human evaluation
- Configure ambientes de avaliação com LangChain e LlamaIndex
- Crie datasets de teste para cenários específicos (RAG, chatbots, tradução, etc.)
- Implemente pipelines de avaliação automatizada com Python e APIs
- Analise resultados e identifique vieses e falhas em LLMs
- Otimize modelos com base em métricas e feedback contínuo
- Projeto Final: Construa um sistema de avaliação automatizada para um LLM em produção
Projeto Final
Um pipeline de avaliação automatizada para um LLM, com relatórios de métricas, análise de vieses e sugestões de otimização, implementado em Python e integrado a um framework como LangChain ou LlamaIndex