La rápida evolución de los modelos de lenguaje grande, conocidos como LLM (Large Language Models), ha transformado el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, generando nuevas necesidades en su evaluación y ajuste. En este escenario, la formación especializada es clave para dotar a desarrolladores y especialistas en IA de las herramientas necesarias para evaluar, probar y optimizar sus modelos de manera efectiva. Reconociendo esta demanda, Evidently AI lanza un curso completamente gratuito titulado "LLM evaluation for AI builders", diseñado para proporcionar un aprendizaje aplicado y orientado a resultados, con un enfoque muy práctico y técnico. Este curso de tres semanas combina video tutoriales con ejercicios de programación, permitiendo a los participantes obtener experiencia directa trabajando con flujos de evaluación en Python, la lengua franca de la inteligencia artificial. A través de diez tutoriales especializados, los asistentes aprenderán a construir conjuntos de datos de prueba personalizados, comparar diferentes versiones de modelos y optimizar prompts, además de realizar un seguimiento detallado de las salidas generadas por los LLM para supervisar la calidad de las respuestas y detectar posibles fallos.
Uno de los pilares del curso es la enseñanza de métodos avanzados para la evaluación automática de la calidad del modelo. Desde validaciones determinísticas que verifican la consistencia y coherencia de respuestas, hasta el uso de técnicas basadas en modelos para obtener puntuaciones cuantitativas de la calidad, este programa facilita la comprensión integral de cómo asegurar que un modelo cumpla con altos estándares antes de su despliegue en producción. Otro eje fundamental son los LLM jueces personalizados. A diferencia de la evaluación manual, que puede ser lenta y subjetiva, el curso muestra cómo diseñar y ajustar estas herramientas basadas en inteligencia artificial para que reflejen las preferencias humanas y las posibles debilidades detectadas en las pruebas. Esta capacidad es especialmente relevante para adaptar las pruebas según contextos específicos y para responder a fallos o sesgos detectados en los modelos.
La capacitación también cubre pruebas aplicadas para distintos tipos de aplicaciones de LLM, como sistemas de resumen automático, clasificación de contenido, generación creativa y agentes básicos de IA. Esto permite a los desarrolladores comprender no solo cómo evaluar modelos sino cómo aplicar las metodologías de testeo a problemáticas reales y multiformes, mejorando la preparación para el mundo productivo y las necesidades del mercado. Uno de los puntos más destacados que introduce la formación es la evaluación de sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combina técnicas de recuperación de información con generación de texto. Esta metodología se está volviendo muy popular en el desarrollo de aplicaciones sofisticadas, pues permite generar contenido relevante y contextualizado, a partir de datos recuperados de fuentes externas. La medición tanto de la calidad de la recuperación como de la generación es crucial para garantizar la efectividad de estos sistemas complejos, y el curso aborda con profundidad cómo integrar estas evaluaciones y utilizar datos sintéticos para simular escenarios.
La seguridad y robustez de los modelos también reciben una atención especial mediante la introducción a pruebas adversariales. Los instructores explican cómo identificar vulnerabilidades del modelo, simular ataques y analizar su comportamiento frente a la manipulación o inputs extremos. Este componente es vital para garantizar que las aplicaciones basadas en LLM sean confiables y seguras ante posibles riesgos o comportamientos inesperados. Además, el curso propone estrategias para organizar el trabajo en equipo durante el proceso de evaluación, un aspecto a menudo subestimado pero crucial en proyectos de desarrollo de IA a gran escala. Desde el diseño colaborativo de casos de prueba hasta la depuración conjunta de problemas detectados, se subraya la importancia de la comunicación efectiva y el uso de herramientas adecuadas que faciliten la cooperación.
Los beneficios de inscribirse en este programa son múltiples y atraen tanto a desarrolladores novatos como a profesionales con experiencia. Al tratarse de un curso gratuito, ofrece una excelente oportunidad para adquirir habilidades aplicadas, respaldadas por ejemplos concretos y código listo para usar, sin necesidad de inversión económica en herramientas adicionales. La estructura dinámica con sesiones de preguntas y respuestas en vivo permite aclarar dudas y profundizar en temas específicos, potenciando el aprendizaje interactivo. El equipo de instructores está conformado por profesionales con amplia experiencia en inteligencia artificial industrial y startups tecnológicas. Emeli Dral, cofundadora y CTO de Evidently AI, aporta su trayectoria en más de 50 proyectos aplicados en sectores industriales y su experiencia como docente de ciencia de datos en diversas universidades.
Por su parte, Elena Samuylova, CEO y cofundadora de Evidently AI, complementa la formación con su experiencia en desarrollo de productos y aplicaciones de machine learning en industrias que van desde la manufactura hasta el retail. La importancia de un curso de evaluación de LLM especializado reside en la complejidad y riesgos que implica trabajar con estos modelos. La tendencia creciente a integrar LLM en productos comerciales exige una garantía sólida de calidad y seguridad, evitando sesgos, errores semánticos o respuestas inapropiadas que podrían comprometer la fiabilidad y reputación de las aplicaciones. La capacitación ofrecida por Evidently AI cubre estas necesidades ofreciendo un marco integral y actualizado. Otro aspecto no menos relevante es el valor de la comunidad y los recursos adicionales que acompañan al curso, como boletines mensuales con información sobre machine learning en producción, acceso a tutoriales, guías detalladas y una plataforma de evaluación colaborativa que facilita la aplicación directa de los conceptos aprendidos.
