KI-Bewertungen beziehen sich auf die systematische Bewertung großer Modelle oder KI-Anwendungen. Es geht nicht nur darum, ein paar zufällige Fragen zu stellen, um ein Gefühl zu bekommen, sondern echte Aufgaben in Testsets, Bewertungskriterien und Regressionsprüfungen umzuwandeln, um festzustellen, ob ein Modell oder eine Anwendung wirklich tragfähig ist.
Warum das Chat-Erlebnis keine Qualität widerspiegelt
Große Modelle sind gut darin, "vernünftig auszusehen", aber Online-Anwendungen legen Wert auf Stabilität: ob der Kundenservice korrekte Richtlinien zitiert, ob die Wissensdatenbank unbekannte Fragen nicht beantwortet, ob Agenten zufällig auf Knöpfe klicken und ob erstellte Inhalte den Marken- und Compliance-Anforderungen entsprechen. Ein paar Runden manuell zu testen, kann Grenzfälle leicht verfehlen.
Was enthält ein EVAL normalerweise?
- Testproben: echte Benutzerprobleme, historische Tickets, typische Ausfallfälle.
- Erwartetes Verhalten: Sollte man antworten, ablehnen, Quellen angeben oder um weitere Informationen bitten?
- Bewertungsmethoden: manuelle Bewertung, Regelprüfungen, LLM als Richter oder gemischte Bewertung.
- Regressionsprozess: Nach Aktualisierung des Modells, der Prompts und der Abrufstrategien führen Sie es erneut aus.
Verschiedene Anwendungen haben unterschiedliche Bewertungsprioritäten
RAG-Anwendungen sollten überprüft werden, ob Rückrufe korrekt sind, ob Antworten der Quelle treu sind und ob Zitate überprüfbar sind; Agentenanwendungen sollten überprüft werden, um sicherzustellen, dass der Toolaufruf sicher ist, ob Schritte wiederhergestellt werden können und ob die Anwendung nach einem Fehler stoppt; Die Inhaltserstellung sollte Tonfall, Fakten, Formatierung und verbotene Wörter berücksichtigen. Eine universelle Punktzahl erzählt nicht die ganze Geschichte.
Häufige Missverständnisse
Warte nicht bis zum Tag vor dem Launch mit Evaluierungen und verlasse dich nicht ausschließlich auf öffentliche Rankings von Modellanbietern als eigene Tests. Öffentliche Rankings können die grundlegenden Fähigkeiten des Modells demonstrieren, aber Ihre eigene Bewertung kann zeigen, ob es geschäftlich zuverlässig ist. Je früher Fehler angesammelt werden, desto einfacher ist es, KI-Anwendungen stabil zu iterieren.
