LLM-Evaluierung & Testing: Evals professionell aufbauen

Beschreibung

Die Komplexität von Large Language Models erfordert grundlegend neue Ansätze für Testing und Qualitätssicherung. Herkömmliche Teststrategien scheitern an der inhärenten Nicht-Determiniertheit und dem breiten Spektrum möglicher Modellantworten. Dieser Kurs vermittelt Ihnen das nötige Expertenwissen, um robuste und skalierbare Evaluierungspipelines für Ihre LLM-Anwendungen aufzubauen. Sie lernen, aussagekräftige Eval-Datensätze mit Gold-Standards, Edge- und Adversarial Cases zu kuratieren, die richtigen Bewertungsmetriken wie semantische Ähnlichkeit oder LLM-as-a-Judge präzise zu kalibrieren und Regressionstests für jede Prompt-Änderung zu implementieren. Weiterhin behandeln wir die Integration von Evals in Ihre CI/CD-Prozesse, das Monitoring in Produktion sowie die Etablierung einer Eval-getriebenen Entwicklungskultur. Nach diesem Kurs sind Sie in der Lage, die Qualität Ihrer LLM-Anwendungen systematisch zu sichern, Release-Zyklen zu beschleunigen und Ihr Team zu einer datengestützten Optimierung zu befähigen. Das ALVATAR-Zertifikat bestätigt Ihre herausragenden Fähigkeiten im Bereich professioneller LLM-Evaluierung, was Ihre Expertise in der Entwicklung und Bereitstellung hochqualitativer KI-Produkte unterstreicht.

Curriculum