تقييم مخرجات نماذج اللغة الكبيرة: دليل عملي

يتناول هذا المساق كيفية تقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بدءًا من الطرق الأساسية وصولاً إلى التقنيات المتقدمة باستخدام أدوات Vertex AI مثل Automatic Metrics وAutoSxS. يستعرض المساق كيفية قياس جودة مخرجات نماذج النصوص والصور والصوت، بالإضافة إلى أهمية التقييم البشري في عمليات التحقق والتطوير. يُعد هذا المساق مناسبًا لمديري منتجات الذكاء الاصطناعي، وعلماء البيانات، والمهتمين بالأخلاقيات والسياسات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، والباحثين الأكاديميين لفهم تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي وتحسين أدائه عبر القطاعات المختلفة. يُفضل وجود فهم أساسي في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مع معرفة بأدوات Vertex AI ولكنها ليست ضرورية.

• فهم أساسيات نماذج اللغة الكبيرة وطرق التقييم الحالية وأدوات Vertex AI
• تطبيق المعرفة العملية باستخدام Automatic Metrics وAutoSxS لتقييم نماذج اللغة
• تقييم الاتجاهات المستقبلية في تقييم الذكاء الاصطناعي التوليدي بما يشمل النصوص والصور والصوت وأهمية التقييم البشري

• لا يتطلب خبرة عميقة سابقة، مع مهارات حاسوبية وإنترنت أساسية
• القدرة على قراءة تعليمات الدورة باللغة الإنجليزية وإتمام التمارين القصيرة