Métricas de Qualidade para Sistemas com LLMs

Aprenda a medir e otimizar a qualidade de sistemas de IA com LLMs, desde métricas clássicas até avaliações avançadas em produção. Domine benchmarks e pipelines automatizados para garantir resultados consistentes.

Nível: Intermediário

Para quem é: Engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar, analisar e otimizar métricas de qualidade para modelos de linguagem e sistemas de IA em produção

8 módulos · 12h · certificado ao final

• Entendendo métricas clássicas: Precisão, Recall e F1-Score
• Explorando métricas específicas para LLMs: Perplexity e BLEU
• Implementando avaliação humana automatizada com LLMs como juízes
• Configurando benchmarks personalizados para domínios específicos
• Automatizando pipelines de avaliação com Python e frameworks de LLMOps
• Analisando trade-offs entre latência, custo e qualidade em produção
• Otimizando modelos com base em métricas de qualidade e feedback
• Projeto Final: Construindo um sistema de avaliação contínua para um LLM em produção

Projeto Final

Um pipeline de avaliação automatizada para um LLM, incluindo métricas personalizadas, benchmarks e relatórios de otimização