Migliorerò la valutazione del tuo llm e l'affidabilità dell'AI

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Ekaterina T
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improve your llm evaluation and ai reliability
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Se stai distribuendo LLM in produzione e non hai una vera pipeline di valutazione, stai volando al buio sulla affidabilità. Progetto sistemi di valutazione: benchmarking, calibrazione dei giudici, analisi delle hallucination e pipeline di test che individuano i fallimenti prima che lo facciano i tuoi utenti.


Questo è il livello che la maggior parte dei prodotti AI salta ed è quello che determina se il tuo sistema è affidabile su larga scala.


Background: laboratorio di ricerca indipendente sulla misurazione dell'AI, pubblicazioni sulla dinamica di valutazione LLM-as-judge e sui modi in cui può fallire.

  • Esperienza modello

    • IA generativa

  • Settore

    • Analisi dei dati

  • Linguaggio di programmazione

    • Python

  • Lingua

    • Inglese

  • Esperienza tecnica

    • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
    • Sviluppo e ottimizzazione di algoritmi
    • Etica dell'IA e mitigazione di bias

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Ekaterina T

AI Assistant and Chatbot Developer, Customer Support Automation, LLM Systems

  • DaRussia
  • Membro daott 2024
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    Russo, Inglese, Serbo, Francese, Tedesco, Finlandese
AI Systems Builder and Machine Learning Engineer specializing in LLM applications, RAG architectures, and operational intelligence. I translate operational bottlenecks into practical AI-powered solutions, bridging business needs and technology. https://www.linkedin.com/in/ekaterina-taratuta/ ETSystemsAI https://www.linkedin.com/company/111727786 LLM Measurement Lab https://www.linkedin.com/company/112245236 Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=ru&user=SplaIk8AAAAJ

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