Wussten Sie, dass selbst die leistungsstärksten Sprachmodelle in realen Anwendungsfällen versagen können, wenn keine angemessene Bewertung sowohl anhand automatisierter Metriken als auch durch menschliches Urteilsvermögen erfolgt? Eine gründliche Bewertung ist das Rückgrat eines vertrauenswürdigen KI-Einsatzes.

Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten in diesem Bereich dabei zu helfen, robuste Bewertungsrahmen zu implementieren, die automatisierte Benchmarks mit menschlichem Urteilsvermögen kombinieren, um eine umfassende Bewertung von Sprachmodellen zu ermöglichen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, die Qualität von Sprachmodellen anhand statistischer Metriken zu messen, „Human-in-the-Loop“-Bewertungen zu integrieren und Ergebnisse zu interpretieren, um die Modellauswahl und -verbesserung zu steuern – Fähigkeiten, die für den Aufbau zuverlässiger, verantwortungsbewusster und leistungsstarker KI-Systeme unerlässlich sind. Am Ende dieses dreistündigen Kurses werden Sie in der Lage sein: Sprachmodelle anhand automatischer und „Human-in-the-Loop“-Metriken zu bewerten. Dieser Kurs ist einzigartig, da er quantitative Bewertungen mit qualitativen menschlichen Bewertungen verbindet und Ihnen damit ein umfassendes Instrumentarium an die Hand gibt, um Genauigkeit, Sicherheit, Nützlichkeit und Angemessenheit moderner Sprachmodelle zu bewerten. Um in diesem Projekt erfolgreich zu sein, sollten Sie über folgende Voraussetzungen verfügen: Grundkenntnisse im Bereich ML Grundlagen von Sprachmodellen Kenntnisse in der statistischen Bewertung Erfahrung mit Python und Bewertungsbibliotheken