Je vais évaluer et comparer votre système LLM et vos sorties d'IA

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique spécialisé en NLP et IA symbolique, je propose une évaluation complète, un benchmarking et un red-teaming pour vos Large Language Models (LLMs) et pipelines RAG. J'aide les équipes d'ingénierie à identifier les échecs en cas de cas extrêmes, à éliminer les hallucinations et à appliquer des mesures de sécurité strictes.

Ce que je propose :

• Audit de benchmarking et de performance des LLM : Évaluation de la précision du modèle, de la latence, de l'utilisation du contexte et des capacités de raisonnement selon des critères de test personnalisés.
• Détection d'hallucinations et de cas extrêmes : Tests de résistance des invites, précision de la récupération RAG et cohérence factuelle en conditions adverses.
• Red Teaming et tests de sécurité : Identification des vulnérabilités telles que les attaques par injection d'invites, les jailbreaks et les fuites d'invites système.
• Validation du schéma et des sorties : Vérification de la conformité stricte à la structure JSON/Pydantic, de l'exécution des appels de fonction et de la fiabilité de l'intégration API.
• Rapport d'audit détaillé et plan d'action : Analyse complète des échecs avec des solutions concrètes pour l'ingénierie des prompts et des recommandations de mesures de sécurité.