How to Systematically Setup LLM Evals (Metrics, Unit Tests, LLM-as-a-Judge)
Dave Ebbelaar. Действующий AI-инженер проходится по своей реальной лестнице evals — unit-тесты в стиле assert, метрики без эталонов, согласование LLM-as-judge с людьми и цикл «анализируй–измеряй–улучшай». Структура — самое близкое совпадение на видео к тезису статьи, что evals — это система ловли регрессий, а не лидерборд.
Заметка AI Expert
Концепция остаётся полезной, но проверьте примеры на актуальных инструментах перед применением в реальной работе.
Что вынести из этого видео
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Что посмотреть или знать заранее
Полезно понимать API, автоматизации, RAG или базовую архитектуру агентов.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
154 минInstrumenting & Evaluating LLMs
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
104 минBuilding Agents with Model Context Protocol - Full Workshop with Mahesh Murag of Anthropic
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
29 минPrompting for Agents | Code w/ Claude
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальшеПохожие видео
4 минIntroducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings
32 минHow to Build Human-Centered AI Workflows in Localization with Shashi Bhushan
59 минОт хайпа к привычке: как технологические компании масштабируют ИИ дальше экспериментов
41 минPrivate AI против cloud: как лидерам принимать более умные build-or-buy решения
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · DeepLearning.AIAI for Everyone
Шесть лет спустя — самая чистая точка входа для тех, кому нужно разобраться в ИИ без программирования. Без математики, без жаргона, без хайпа — после прохождения вы сможете вести осознанные разговоры о проектах с ИИ.
Coursera · The Wharton SchoolAI Strategy and Governance
Сильная рамка Wharton для руководителей, принимающих решения «строить или покупать». Курс не продаёт инструменты, а фокусируется на экономике внедрения ИИ, алгоритмической предвзятости, доверии к данным и практиках управления, которые выдерживают аудит.