Всем привет!

Сегодня разберем почему знания Python критически важны для оценки AI моделей, область, где без навыков понимания Python будет сложно.

Python - это основа процессов оценки:
Python позволяет реализовать пользовательские метрики под специфику задачи. Готовые метрики часто есть в библиотеках, но они не всегда могут быть применимы в лоб для оценки AI.
Кроме того, обработка результатов требует парсинг ответов AI модели, сравнение с эталонными данными, агрегацию оценок по различным критериям. Все это сложно без понимания того, как работает Python.

Например, автоматические метрики требуют понимания их реализации. Многие метрики имеют нюансы в использовании, которые видны только через код.
LLM-as-a-Judge подходы требуют написания промптов для оценки, парсинг структурированных ответов от модели-судьи, обработку случаев когда модель возвращает некорректный формат.

Кроме того, важно уметь читать документацию. Официальная документация многих инструментов, например, HuggingFace, DeepEval, GitHub репозитории кастомных метрик содержат различные детали, которые нужно учитывать при использовании.

Поэтому если вы еще не изучали python, я советую начать.

Вот пару беспалатных курсов, которые я могу порекомендовать

Короткий курс по Python с deepleaening.ai

Бесплатный курс на youtube (по которому я учился)

А еще с 08.09 стартует мой курс по оценке качества работы AI, там тоже я опционально дам небольшой блок по Python.

Если вы еще не записались, то самое время это сделать тут , количество мест ограничено.


Полезная информация:
Курс по evaluation AI |
С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI