Ebook LLM Evaluation Thực Tế Cho Các Production System - Đo Lường, Giám Sát Và Cải Thiện Độ Tin Cậy Của Hệ Thống AI Trong Suốt Quá Trình Training & Inference [Ấn Bản Lần 1, 6/2026] [PDF, EPUB] [8922E]
Xây dựng các AI evaluation framework đáng tin cậy để đo lường chất lượng, an toàn, độ ổn định và khả năng sẵn sàng sản xuất trong các ứng dụng LLM và SLM hiện đại.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Thiết kế các evaluation framework cho LLM, SLM, multimodal, reasoning và agentic AI system.
- ✓ Đo lường chất lượng, độ an toàn, độ ổn định, độ bền và khả năng sẵn sàng sản xuất bằng các chỉ số thực tế.
- ✓ Áp dụng các phương pháp đánh giá thống nhất cho text, multimodal & agentic AI system.
2. Mô tả sách:
Các hệ thống AI hiện đại được kỳ vọng sẽ làm được nhiều hơn là chỉ generate văn bản trôi chảy. Chúng cần có khả năng truy xuất thông tin, suy luận giải quyết các vấn đề phức tạp, hiểu hình ảnh và tài liệu, gọi các công cụ bên ngoài, thực thi workflow và hỗ trợ các quyết định kinh doanh quan trọng. Việc đánh giá các hệ thống này đòi hỏi các phương pháp vượt ra ngoài các tiêu chuẩn NLP truyền thống.
Với cách tiếp cận lấy sản phẩm làm trọng tâm, cuốn sách này trình bày việc đánh giá như một khả năng vận hành liên tục, bao gồm training, inference và vận hành hệ thống từ đầu đến cuối. Bạn sẽ học cách kết nối trực tiếp các evaluation metric với các deployment gate, rollback criteria, monitoring system và production reliability objective.
Sử dụng các ví dụ và workflow thực tế, bạn sẽ khám phá các chiến lược evaluation cho các text LLM, vision-language model, multimodal conversational system, mixture-of-experts architecture, reasoning model, agentic system, retrieval pipeline, Text2SQL & Text2Cypher system, embedding model, OCR workflow và guardrail SLM. Bạn cũng sẽ học cách quản lý non-determinism, design repeatable test suite, validate tool execution và đo lường long-horizon agent behavior trong production.
Sau khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ có khả năng thiết kế các evaluation system mạnh mẽ, giúp các team deploy các ứng dụng dựa trên LLM một cách đáng tin cậy, an toàn và khả thi về mặt kinh tế một cách tự tin.
3. Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ Thiết kế các repeatable evaluation pipeline cho hệ thống LLM.
- ✓ Assess inference quality, latency & operational cost.
- ✓ Evaluate multimodal, agentic & reasoning AI system.
- ✓ Build các regression gate và deployment evaluation workflow.
- ✓ Detect hallucination và grounding failure trong VLM.
- ✓ Assess routing stability trong các mixture-of-experts model.
- ✓ Evaluate Text2SQL, OCR & retrieval-based system.
- ✓ Translate evaluation signal thành các production decision.
4. Cuốn sách này dành cho ai?
Các ML engineer, GenAI engineer, AI architect, data scientist, platform engineer và engineering manager chịu trách nhiệm triển khai các hệ thống dựa trên LLM trong production sẽ được hưởng lợi từ cuốn sách này. Các Applied AI researcher và technical decision-maker đang tìm cách đo lường độ tin cậy, tính an toàn và khả năng sẵn sàng vận hành trên các hệ thống AI hiện đại cũng sẽ thấy nó hữu ích. Người đọc nên có hiểu biết cơ bản về machine learning, Python và các khái niệm LLM hiện đại.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Nền tảng của LLM Evaluation: Các khái niệm và nguyên tắc cốt lõi.
- ✓ Chương 02. Xây dựng các Text-Only LLM đáng tin cậy thông qua Training-Time Evaluation.
- ✓ Chương 03. Kiểm soát Text-Only LLM Behavior at Inference Time.
- ✓ Chương 04. Grounding & Reliability trong cácVision Language Model trong quá trình Training.
- ✓ Chương 05. Evaluating Visual Grounding & Reliability at Inference Time.
- ✓ Chương 06. Evaluating Multimodal Conversational LLM trong quá trình Training & Inference.
- ✓ Chương 07. Evaluating Routing & Reliability trong các Mixture of Experts LLM.
- ✓ Chương 08. Evaluating Reliability & Control trong các Computer-Using Agent System.
- ✓ Chương 09. Evaluating Information Extraction & Document-Understanding LLM.
- ✓ Chương 10. Evaluating Reasoning LLM chuyên sâu.
- ✓ Chương 11. Evaluating Specialized LLM System.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU