This comprehensive course on Evaluating and Applying LLM Capabilities equips you with the skills to analyze, implement, and assess large language models in real-world scenarios. Begin with core capabilities, learn summarization, translation, and how LLMs power industry-relevant content generation. Progress to interactive and analytical applications—explore chatbots, virtual assistants, and sentiment analysis with hands-on demos using LangChain and ChromaDB. Conclude with benchmarking and evaluation—master frameworks like ROUGE, GLUE, SuperGLUE, and BIG-bench to measure model accuracy, relevance, and performance.
LLM Benchmarking and Evaluation Training
LLM Benchmarking and Evaluation Training
Ce cours fait partie de Spécialisation LLM Application Engineering and Development Certification
Instructeur : Priyanka Mehta
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Expérience recommandée
5 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Analyze Core LLM Capabilities: Master summarization, translation, and content generation
Build GenAI Applications: Create chatbots and sentiment analysis tools with LangChain
Evaluate LLM Performance: Use benchmarks like ROUGE, GLUE, and BIG-bench
Apply Real-World Use Cases: Understand industrial applications and limitations of LLMs
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Computer Programming Tools
- Catégorie : ChatGPT
- Catégorie : Application Development
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Benchmarking
- Catégorie : Analytical Skills
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Performance Testing
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
juillet 2025
Évaluations
10 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation LLM Application Engineering and Development Certification
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
Explore the core capabilities of large language models (LLMs) in this foundational module. Learn the four key functions that power LLM performance, including summarization and content translation. Understand their benefits, limitations, and real-world applications across industries. Gain hands-on experience with a text summarization demo and discover how LLMs transform content across languages.
Inclus
5 vidéos1 lecture4 devoirs
Discover how LLMs power interactive and analytical applications in this module. Learn the role of chatbots and virtual assistants in automating conversations across industries. Explore sentiment analysis to interpret user emotions and feedback. Gain hands-on experience with demos like MultiPDF QA Retriever using ChromaDB and LangChain, and real-time sentiment detection.
Inclus
4 vidéos3 devoirs
Explore how to evaluate and benchmark large language models in this comprehensive module. Learn key benchmarking steps and widely used frameworks like ROUGE, GLUE, SuperGLUE, and BIG-bench. Understand the need for evolving benchmarks as LLMs grow more advanced. Get hands-on with demos to assess performance, accuracy, and real-world application of generative AI models.
Inclus
9 vidéos3 devoirs
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Foire Aux Questions
LLM evaluation benchmarks are standardized tests used to assess the performance, reasoning, and language understanding of large language models. Examples include ROUGE, GLUE, SuperGLUE, and BIG-bench.
Creating a benchmark involves defining clear tasks (e.g., summarization, QA), collecting diverse datasets, selecting evaluation metrics (like F1 or accuracy), and validating the benchmark against multiple LLMs.
Common metrics include ROUGE for summarization, BLEU for translation, accuracy, F1-score, and exact match for QA tasks, along with emerging task-specific metrics for generative performance.
Plus de questions
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