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🛠️ VS 코드/커서 설정
• The Ultimate VS Code Setup for Data & AI P...
⏱️ 타임스탬프
0:00 에이전트 AI 애플리케이션 소개
1:54 LLM 평가 이해
4:54 LLM 개발의 핵심 과제
7:54 반복 및 개선의 중요성
9:21 AI 시스템에서의 평가 정의
11:04 분석, 측정, 개선 주기
12:26 평가 수준
14:01 LLM 단위 테스트
17:53 인간 및 모델 평가
22:44 LLM 평가자 정렬
29:02 자동 평가자 구축 프로세스
31:21 AI에서의 A/B 테스트 애플리케이션
34:40 평가 지표 개요
37:25 피해야 할 일반적인 실수
39:46 성공을 위한 핵심 원칙
42:24 결론 및 다음 단계
📌 설명
이 영상에서는 Datalumina에서 AI 애플리케이션을 체계적으로 개선하기 위해 사용하는 전체 평가 프레임워크를 살펴보겠습니다. 기본적인 단위 테스트부터 인간 중심 모델 평가 및 A/B 테스트까지 모든 과정을 안내해 드립니다. 상위 5%의 AI 엔지니어와 프로젝트 실패를 경험하는 엔지니어를 구분하는 정확한 프로세스를 공유하고, 95%의 실패율에 속하지 않도록 즉시 구현할 수 있는 도구와 코드 예제도 제공합니다.
👋🏻 소개
안녕하세요! 저는 AI 엔지니어이자 Datalumina®의 설립자인 Dave입니다. 이 채널에서는 개발자에게 현실 세계에서 실제로 작동하는 프로덕션급 AI 시스템을 구축하는 방법을 알려주는 실용적인 튜토리얼을 공유합니다. 이러한 튜토리얼 외에도, 프리랜서로 성공적인 커리어를 시작할 수 있도록 돕습니다. 더 자세한 내용은 위 링크를 확인하세요!
