Wenn Sie ein LLM bewerten, beantworten Sie in der Regel Fragen wie:
Kleine Änderungen – eine Anpassung des Prompts, eine neue Modellversion oder neue Daten in einem Workflow – können die Ausgabequalität verändern. Evaluierungen helfen Teams, diese Veränderungen zu erkennen und zu reagieren, bevor sie als Probleme für Benutzerinnen und Benutzer auftreten.
Die Bewertung großer Sprachmodelle kombiniert in der Regel automatische Metriken, Benchmarktests und menschliche Überprüfungen, um Stärken, Schwächen und Regressionen zu identifizieren. Dies kann in verschiedenen Phasen in Produktionsumgebungen erfolgen.
Gängige Ansätze bei der Evaluierung
Diese Evaluierungen können in jeder oder allen dieser Phasen stattfinden:
LLM-Evaluierungen helfen Organisationen zu prüfen, ob KI-generierte Antworten genau, vertrauenswürdig und auf die Benutzerabsicht abgestimmt sind – und das ist besonders wichtig, wenn diese Systeme in Unternehmensumgebungen reale Arbeit unterstützen.
In der Praxis hilft das Teams bei Folgendem:
Die LLM-Evaluierung spielt in Unternehmensumgebungen in verschiedenen Phasen und Anwendungsfällen eine entscheidende Rolle. Organisationen können Standards für Genauigkeit, Sicherheit und die Ausrichtung an Geschäftsanforderungen proaktiv einhalten, indem sie systematisch bewerten, wie LLMs in unterschiedlichen Szenarien funktionieren. Dazu kann die Verarbeitung von Benutzeranfragen, die Integration abgerufener Informationen und das Aufrufen von kognitiven Diensten wie Sprach- oder Vision-APIs gehören.
Chatbots überprüfen
Teams testen häufig Chatbots, die mit generativen vortrainierten Transformator-(GPT)-Modellen erstellt wurden, um sicherzustellen, dass ihre Antworten:
RAG-Systeme überwachen
Für RAG-Erlebnisse hilft die LLM-Evaluierung zu überprüfen, ob die Systeme:
Halluzinationen oder Verzerrungen in Unternehmensanwendungen erkennen
In geschäftlichen Workflows achten Teams häufig auf Muster wie:
Modelle vergleichen und sicher iterieren
Wenn zwischen Modellen gewählt oder Prompts überarbeitet werden, bietet eine konsistente LLM-Evaluierung Teams eine Möglichkeit, Ergebnisse zu vergleichen und Updates mit mehr Zuversicht vorzunehmen. Regelmäßige Bewertungen helfen dabei zu erkennen, welches Modell für bestimmte Aufgaben die zuverlässigsten Ausgaben liefert. So können Teams Probleme schnell erkennen und Verbesserungen umsetzen, ohne unbeabsichtigte Folgen zu riskieren.
Da LLMs immer häufiger in geschäftskritischen Workflows und kognitiven KI-Anwendungen zum Einsatz kommen, wird die Evaluierung zu einem zentralen Bestandteil des täglichen KI-Betriebs. Anstatt Evaluierungen als einmaligen Schritt zu behandeln, setzen viele Teams auf Verfahren, die dazu passen, wie sich LLM-Systeme im Lauf der Zeit tatsächlich verändern, zum Beispiel:
Ein wachsender Trend ist der Einsatz von LLMs, um Ausgaben in großem Umfang zu bewerten oder zu überprüfen – vor allem bei Aufgaben, bei denen sich ein Urteil wie „gut“ nur schwer mit einfachen Bestehens- oder Nichtbestehensregeln erfassen lässt. Dieser Ansatz kann die menschliche Überprüfung und andere Prüfungen ergänzen, insbesondere wenn Teams schnellere Feedbackzyklen wünschen.
Offline-Tests sind weiterhin wichtig, erfassen aber nicht alles, was nach der Bereitstellung eines Systems passiert. Deshalb wird die kontinuierliche Evaluierung in der Produktion immer häufiger. In der Praxis bedeutet das, Ausgaben nach Releases, Datenänderungen oder Workflowupdates regelmäßig zu prüfen, damit Qualitätsprobleme früh sichtbar werden.
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