You've integrated a powerful Large Language Model (LLM) into your application. The initial results are impressive, and your team is excited. But then the hard questions start. Is the new prompt really better than the old one, or does it just "feel" better? How do you prove to stakeholders that switching from GPT-3.5 to GPT-4 is worth the extra cost? When you have two models that give slightly different answers, how do you decide which one is objectively superior?
Evaluate & Optimize LLM Performance
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Evaluate & Optimize LLM Performance
Ce cours fait partie de Spécialisation LLM Optimization & Evaluation
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Evaluate LLMs using metrics like BLEU & ROUGE run A/B tests for statistical significance, and optimize model performance with data-driven strategies.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Test Script Development
- Catégorie : LLM Application
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Large Language Modeling
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décembre 2025
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
This introductory module lays the groundwork for quantitative Large Language Mode (LLM) evaluation. Learners will discover why relying on intuition to judge model performance is unsustainable and explore the foundational metrics used to create automated, objective evaluation systems. We will cover both lexical similarity metrics (like BLEU and ROUGE-L) that assess text structure and semantic metrics (like cosine similarity) that capture meaning. By the end of this module, learners will have the conceptual understanding and practical code to build their first automated evaluation script.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
This module transitions from raw metrics to credible conclusions. Learners will discover why statistical rigor is non-negotiable when comparing LLM outputs. They will learn to formulate clear hypotheses, design and analyze A/B tests, and interpret results such as p-values and confidence intervals to distinguish true performance gains from random noise. By the end of this module, learners will be equipped to make data-driven decisions with confidence, ensuring that changes to prompts, models, or parameters lead to statistically significant improvements.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
This module transitions from raw metrics to credible conclusions. Learners will discover why statistical rigor is non-negotiable when comparing LLM outputs. They will learn to formulate clear hypotheses, design and analyze A/B tests, and interpret results such as p-values and confidence intervals to distinguish true performance gains from random noise. By the end of this module, learners will be equipped to make data-driven decisions with confidence, ensuring that changes to prompts, models, or parameters lead to statistically significant improvements.
Inclus
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