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

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

3 modules

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niveau Intermédiaire

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4 heures à compléter

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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 : Model Evaluation
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Business Metrics
Catégorie : Test Script Development
Catégorie : Performance Metric
Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Prompt Engineering

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

décembre 2025

Évaluations

3 affectations¹

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Il y a 3 modules dans ce cours

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?

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

2 vidéos Total 12 minutes

How to Compute Lexical Metrics: BLEU & ROUGE-L in Python? 6 minutes
How to Compute Semantic Similarity with Embeddings? 6 minutes

1 lecture Total 5 minutes

A Guide to LLM Evaluation: Lexical and Semantic Metrics 5 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Knowledge Check: Choosing Your Metrics 10 minutes

1 laboratoire non noté Total 60 minutes

Building Your First Automated Evaluation Script 60 minutes

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

3 vidéos Total 16 minutes

Why Guess When You Can Know? The Case of the "Better" Prompt 5 minutes
The Language of Experimentation: Hypotheses, P-Values, and Power 5 minutes
Running the Numbers: A/B Test Analysis in Python 7 minutes

1 lecture Total 7 minutes

Designing a Fair Race: A/B Testing for LLMs 7 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Knowledge Check: Statistical Testing Concepts 10 minutes

1 laboratoire non noté Total 60 minutes

Statistical Significance Testing 60 minutes

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

3 vidéos Total 16 minutes

From Report to Action: The Optimization Loop 3 minutes
Case Study: Benchmarking a Sentiment Analyzer 6 minutes
Scripting Your First Evaluation Report 6 minutes

1 lecture Total 5 minutes

Building a Reproducible Evaluation Workflow 5 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Final Project: Build Your LLM Evaluation Toolkit 30 minutes

1 laboratoire non noté Total 8 minutes

Planning Your Optimization Strategy 8 minutes

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Instructeur

LearningMate

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