Developer Advocate at AWS and Google Developer Expert in Web Technologies. I love to share knowledge (and love) among developers and people in general.
Avec toute l'effervescence autour de l'IA, beaucoup d'entre nous ont commencé à intégrer des IA génératives dans nos applications. Parfois, on a des résultats incroyables, parfois... c'est juste naze 😞. Comment savoir si on choisi le meilleur modèle/fine-tuning pour son scénario ?
Les IA génératives n'étant pas prévisibles par nature, comment on s'assure qu'elles fonctionnent tout le temps pour votre cas d'utilisation ? Comment comparer les performances de différents modèles pour des cas d'utilisation spécifiques, et s'assurer de la qualité de votre application IA avant de mettre en prod ?
On va faire un plongeon dans le monde de l'évaluation des LLMs, et voir que les benchmarks ne reflètent pas toujours les résultats réels. On va explorer différents outils d'évaluation et de test de modèles, afin de créer sa propre suite d'évaluation pour ensuite l'intégrer dans votre workflow.
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