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
Bringen Sie Ihre Karriere in diesem Sommer in Schwung mit Kursen von Google, IBM und anderen für £190/Jahr. Jetzt sparen.
LLM Benchmarking and Evaluation Training
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung LLM Application Engineering and Development Certification
Dozent: Priyanka Mehta
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 5 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computer Programming Tools
- Kategorie: ChatGPT
- Kategorie: Application Development
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Benchmarking
- Kategorie: Analytical Skills
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Performance Testing
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Kürzlich aktualisiert!
Juli 2025
Bewertungen
10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung LLM Application Engineering and Development Certification
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
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.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
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.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Aufgaben
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.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Aufgaben
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent
von
Mehr von Machine Learning entdecken
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
Status: KostenlosDeepLearning.AI
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
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.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,