Thema: Evaluation

  • KI-Benchmarks und Evaluationen

    Benchmarks vergleichen Modelle unter festgelegten Bedingungen. Praktische Evaluationen müssen zusätzlich reale Aufgaben, Daten, Fehlerfolgen, Kosten und menschliche Kontrolle abbilden. Besonders agentische Systeme benötigen mehrstufige Tests in einer realistischen Umgebung.

    Einfach erklärt

    Ein Benchmark ist eine standardisierte Prüfung. Ein gutes Ergebnis dort bedeutet nicht automatisch, dass das Modell in deinem Arbeitsablauf ebenso gut funktioniert.

    Arten von Evaluationen

    • Wissens- und Verständnisfragen
    • Code- und Mathematikaufgaben
    • Faktentreue und Quellenbindung
    • Bild-, Audio- oder Videoverständnis
    • Sicherheitstests und Red Teaming
    • End-to-End-Aufgaben mit Werkzeugen

    Warum Ergebnisse schwanken

    • Prompt und Systemanweisung beeinflussen das Ergebnis
    • Modelle und Dienste werden laufend aktualisiert
    • Bewertungsmodelle können eigene Verzerrungen besitzen
    • Trainingsdaten können Testaufgaben enthalten
    • Zufälligkeit und Werkzeugfehler verändern einzelne Läufe

    Praxisnahe Evaluation

    1. Repräsentative Aufgaben aus dem eigenen Betrieb sammeln
    2. Erwartete Ausgabe und Fehlerklassen definieren
    3. Mehrere Durchläufe und schwierige Randfälle testen
    4. Qualität, Zeit, Kosten und Sicherheitsvorfälle messen
    5. Ergebnisse regelmäßig nach Modellupdates wiederholen

    Agenten testen

    Bei Agenten zählt nicht nur die Endantwort. Auch Werkzeugwahl, Zwischenzustände, Berechtigungen, Abbruchverhalten und die Fähigkeit zur Übergabe an Menschen müssen geprüft werden.

    Primärquellen