[Oreilly] Evaluating Large Language Models (LLMs) 2025 VO 720p WEB x264
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Files
| 1.1_Introduction_to_Evaluation_Why_It_Matters.mp4 | 50.98 MB | ||
| 1.2_Generative_versus_Understanding_Tasks.mp4 | 40.68 MB | ||
| 1.3_Key_Metrics_for_Common_Tasks.mp4 | 86.04 MB | ||
| 2.1_Evaluating_Multiple-Choice_Tasks.mp4 | 51.55 MB | ||
| 2.2_Evaluating_Free_Text_Response_Tasks.mp4 | 292.3 MB | ||
| 2.3_AIs_Supervising_AIs_LLM_as_a_Judge.mp4 | 48.88 MB | ||
| 3.1_Evaluating_Embedding_Tasks.mp4 | 62.33 MB | ||
| 3.2_Evaluating_Classification_Tasks.mp4 | 82.36 MB | ||
| 3.3_Building_an_LLM_Classifier_with_BERT_and_GPT.mp4 | 88.62 MB | ||
| 4.1_The_Role_of_Benchmarks.mp4 | 31.82 MB | ||
| 4.2_Interrogating_Common_Benchmarks.mp4 | 90.11 MB | ||
| 4.3_Evaluating_LLMs_with_Benchmarks.mp4 | 130.61 MB | ||
| 5.1_Probing_LLMs_for_Knowledge.mp4 | 73.84 MB | ||
| 5.2_Probing_LLMs_to_Play_Games.mp4 | 147.88 MB | ||
| 6.1_Fine-Tuning_Objectives.mp4 | 32.91 MB | ||
| 6.2_Metrics_for_Fine-Tuning_Success.mp4 | 41.7 MB | ||
| 6.3_Practical_Demonstration_Evaluating_Fine-Tuning.mp4 | 101.91 MB | ||
| 6.4_Evaluating_and_Cleaning_Data.mp4 | 166.65 MB | ||
| 7.1_Evaluating_AI_Agents_Task_Automation_and_Tool_Integration.mp4 | 77.75 MB | ||
| 7.2_Measuring_Retrieval-Augmented_Generation_(RAG)_Systems.mp4 | 47.87 MB | ||
| 7.3_Building_and_Evaluating_a_Recommendation_Engine_Using_LLMs.mp4 | 87.38 MB | ||
| 7.4_Using_Evaluation_to_Combat_AI_Drift.mp4 | 117.82 MB | ||
| 7.5_Time-Series_Regression.mp4 | 106.69 MB | ||
| 8.1_When_and_How_to_Evaluate.mp4 | 46.51 MB | ||
| 8.2_Looking_Ahead_Trends_in_LLM_Evaluation.mp4 | 26.56 MB | ||
| Evaluating_Large_Language_Models_(LLMs)_Introduction.mp4 | 17.45 MB | ||
| Evaluating_Large_Language_Models_(LLMs)_Summary.mp4 | 7.93 MB | ||
| Learning_objectives (1).mp4 | 5.09 MB | ||
| Learning_objectives (2).mp4 | 6.81 MB | ||
| Learning_objectives (3).mp4 | 6.4 MB | ||
| Learning_objectives (4).mp4 | 5.08 MB | ||
| Learning_objectives (5).mp4 | 5 MB | ||
| Learning_objectives (6).mp4 | 6.19 MB | ||
| Learning_objectives (7).mp4 | 5.45 MB | ||
| Learning_objectives.mp4 | 4.75 MB | ||
| ▲ 35 total files | |||
Description
[Oreilly] Evaluating Large Language Models (LLMs) 2025 VO 720p WEB x264
Description
Cours d'évaluation des grands modèles de langage (LLM). Ce cours vous présentera les différentes méthodes d'évaluation des grands modèles de langage (LLM). Que vous soyez un data scientist, un ingénieur en machine learning ou même un passionné d'IA, ce cours vous aidera à acquérir une compréhension approfondie des méthodes d'évaluation de ces modèles. Des bases de l'évaluation aux applications pratiques, ce cours couvre tout.
Ce que vous apprendrez :
Principes fondamentaux de l'évaluation LLM : l'importance de l'évaluation, la différence entre les tâches de production et de compréhension de contenu et les critères clés pour évaluer différentes tâches
Évaluation des tâches de production de contenu : évaluation des réponses ouvertes, utilisation de modèles linguistiques pour s’évaluer mutuellement, etc.
Évaluation des tâches de compréhension : évaluation des tâches d'intégration, de classification et de construction de classificateurs à l'aide de BERT et GPT
Utilisation efficace des critères d’évaluation : le rôle des critères, un examen des critères communs et l’évaluation des LLM à l’aide de critères
Exploration du modèle mondial LLM : exploration des connaissances stockées dans les LLM et leur utilisation pour jouer à des jeux
Évaluation de perfectionnement du LLM : objectifs de perfectionnement, critères de réussite et exemples pratiques
Études de cas : Évaluation d'agents d'intelligence artificielle, systèmes de génération de contenu avec recherche d'information, moteurs de recommandation, etc.
L'avenir de l'évaluation des LLM : Tendances futures en matière d'évaluation des LLM
Ce cours convient aux personnes qui :
À la recherche d'une compréhension approfondie des grands modèles de langage
Ils veulent apprendre à évaluer ces modèles.
Ils travaillent dans le domaine de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel ou de l’intelligence artificielle.
Ils souhaitent utiliser de grands modèles de langage dans diverses applications.
Spécifications du cours
Parution : 2025
Éditeur : Oreilly
Instructeurs : Sinan Ozdemir
Durée : 7 heures et 56 minutes
Niveau : Débutant à avancé
Nombre de leçons : 35
Qualité : WEB 720p
Format : MP4
Codec vidéo : AVC/x264 à ~ 1 288 kb/s
Codec audio : AAC LC 2.0 à 128 kb/s
Langue : Anglais
Taille Totale : 2,14 Go
Nombre de fichiers : 35
Regardez avec votre joueur préféré.
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