• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Instrumenting & Evaluating LLMs скачать в хорошем качестве

Instrumenting & Evaluating LLMs 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Instrumenting & Evaluating LLMs
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Instrumenting & Evaluating LLMs в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Instrumenting & Evaluating LLMs или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Instrumenting & Evaluating LLMs в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Instrumenting & Evaluating LLMs

Join the AI Evals Course starting Jan 27, 2026: https://maven.com/parlance-labs/evals... . This lesson discusses instrumentation and evaluation of LLMs. Guest speakers Brian Bischof and Eugene Yan describe how they think about LLM evaluation in industry. Finally, Shreya Shankar discusses her research on LLM eval systems. Slides, notes, and additional resources are available here: https://parlance-labs.com/education/f... This is lesson of 3 of 4 course on applied fine-tuning: 1. When & Why to Fine-Tune:    • When and Why to Fine Tune an LLM   2. Fine-Tuning w/Axolotl:    • Fine-Tuning with Axolotl   3. Instrumenting & Evaluating LLMs:    • Instrumenting & Evaluating LLMs   4. Deploying Fine-Tuned LLMs:    • Deploying Fine-Tuned Models   00:00 Overview 02:05 Evaluations: The Core of the Development Cycle Frequent evaluations and rapid updates are central to applied AI. Evaluations can range from automated tests to more manual human reviews. 06:07 Walkthrough of a Unit Test Dan demonstrates a unit test in Python designed to test a simple LLM pipeline. 08:55 Unit Tests for LLMs Hamel explains the necessity of unit tests and their role in automating the validation of outputs. To create effective unit tests, enumerate all features the AI should cover, define scenarios for each feature, and generate test data. Synthetic data can be created using LLMs to test various scenarios. 18:56 LLM as a Judge To trust an LLM as a judge, iterate its outputs and measure their correlation with a trusted human standard using spreadsheets. Gradually align the LLM with human critiques to build confidence in its judgments. 21:18 Issues with Using LLMs as Judges Dan discusses potential issues with relying on LLMs as judges, primarily due to their inconsistency in results. 23:00 Human Evaluations Ongoing human review, data examination, and regular updates are necessary to maintain accuracy and prevent overfitting. 24:44 Rapid Evaluations Lead to Faster Iterations Using evaluation strategies effectively can help quickly identify and fix issues or failure cases. 26:30 Issues with Human Evaluations Human evaluations can be subjective, potentially leading to varying scores for the same output at different times. A/B testing can help mitigate these issues to some extent. 31:20 Analyzing Traces A trace is a sequence of events, such as multi-turn conversations or retrieval-augmented generation (RAG) interactions. Analyzing traces (datasets) should be seamless to understand your data effectively. 35:30 Logging Traces Several tools, such as Langsmith, can log and view traces. It’s recommended to use off-the-shelf tools to speed up data analysis. 39:15 Langsmith Walkthrough Harrison demonstrates Langsmith, a tool for logging and testing LLM applications. Langsmith also supports visualization of traces and offers features like experiment filtering. 43:12 Datasets and Testing on Langsmith Langsmith allows various methods to import, filter, and group datasets. Experiments can be set up to assess model performance across these datasets. 51:35 Common Mistakes in Evaluating LLMs Bryan provides a brief overview of common pitfalls in LLM evaluation and how to avoid them. 1:12:40 Code Walkthrough: Evaluating Summaries for Hallucinations Eugene covers natural language inference (NLI) tasks and fine-tunes models to classify summaries as entailment, neutral, or disagreement. 1:33:03 Evaluating Agents Eugene details a step-by-step approach to evaluating agents, including breaking down tasks into classification and quality assessment metrics. 1:35:49 Evals, Rules, Guardrails, and Vibe Checks Effective AI evaluation requires a blend of general and task-specific metrics, along with tailored guardrails and validation to ensure accurate outputs. 1:44:24 Auto-Generated Assertions Shreya introduces Spade, a tool for generating and refining assertion criteria for AI pipelines by analyzing prompt edits and failures. 1:50:41 Interfaces for Evaluation Assistants Shreya discusses the development of more efficient UIs for evaluating and iterating on AI-generated outputs, emphasizing dynamic and human-in-the-loop interfaces to enhance evaluation criteria and processes. 2:04:45 Q&A Session 2:05:58 Streamlining Unit Tests with Prompt History 2:09:52 Challenges in Unit Testing LLMs for Diverse Tasks 2:12:20 When to Build Evaluations 2:15:35 Fine-Tuning LLMs as Judges 2:17:00 Building Data Flywheels 2:17:59 Temperature Settings for LLM Calls 2:22:09 Metrics for Evaluating Retrieval Performance in RAG 2:26:13 Filtering Documents for Accuracy 2:28:14 Unit Tests during CI/CD 2:30:34 Checking for Contamination of Base Models with Evaluation Data

Comments
  • From Noob to Automated Evals In A Week (as a PM) w/Teresa Torres 3 месяца назад
    From Noob to Automated Evals In A Week (as a PM) w/Teresa Torres
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Как создать предметно-ориентированные системы оценки LLM: Хамель Хусейн и Эмиль Седг 1 год назад
    Как создать предметно-ориентированные системы оценки LLM: Хамель Хусейн и Эмиль Седг
    Опубликовано: 1 год назад
  • Уроки с передовой: создание оценочных программ LLM, которые работают в реальной жизни: Апарна Дхи... 9 месяцев назад
    Уроки с передовой: создание оценочных программ LLM, которые работают в реальной жизни: Апарна Дхи...
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • How To Fine-Tune LLMs
    How To Fine-Tune LLMs
    Опубликовано:
  • Building eval systems that improve your AI product 2 месяца назад
    Building eval systems that improve your AI product
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • 12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer 4 месяца назад
    12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Evaluating LLM-based Applications 2 года назад
    Evaluating LLM-based Applications
    Опубликовано: 2 года назад
  • LLM Evals: Common Mistakes 6 месяцев назад
    LLM Evals: Common Mistakes
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Advanced Context Engineering for Agents 2 месяца назад
    Advanced Context Engineering for Agents
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Comedy Club: Голосовые от друга | Батрутдинов, Карибидис, Шкуро @ComedyClubRussia 1 день назад
    Comedy Club: Голосовые от друга | Батрутдинов, Карибидис, Шкуро @ComedyClubRussia
    Опубликовано: 1 день назад
  • How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA] 8 месяцев назад
    How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA]
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • [Webinar] LLMs for Evaluating LLMs 2 года назад
    [Webinar] LLMs for Evaluating LLMs
    Опубликовано: 2 года назад
  • Language models on the command-line w/ Simon Willison 1 год назад
    Language models on the command-line w/ Simon Willison
    Опубликовано: 1 год назад
  • Арестович: Остановят ли прорывы к Днепру оборону Украины на тысячекилометровом фронте? 8 часов назад
    Арестович: Остановят ли прорывы к Днепру оборону Украины на тысячекилометровом фронте?
    Опубликовано: 8 часов назад
  • Creating, Curating, and Cleaning Data for LLMs 1 год назад
    Creating, Curating, and Cleaning Data for LLMs
    Опубликовано: 1 год назад
  • Руководство для начинающих по оценке агентов 10 месяцев назад
    Руководство для начинающих по оценке агентов
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • 💢Такого УЖАСА в ВСУ никто не ожидал! Зеленского ДУШАТ MI6 и США. Дудкин. Фронт рушится 4 часа назад
    💢Такого УЖАСА в ВСУ никто не ожидал! Зеленского ДУШАТ MI6 и США. Дудкин. Фронт рушится
    Опубликовано: 4 часа назад
  • Штурм президентского дворца / Разгром силовиков протестующими 3 часа назад
    Штурм президентского дворца / Разгром силовиков протестующими
    Опубликовано: 3 часа назад
  • When and Why to Fine Tune an LLM 1 год назад
    When and Why to Fine Tune an LLM
    Опубликовано: 1 год назад
  • Владимир Владимирович, что вы несёте? | Екатерина Шульман о внесении себя в реестр террористов 5 часов назад
    Владимир Владимирович, что вы несёте? | Екатерина Шульман о внесении себя в реестр террористов
    Опубликовано: 5 часов назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5