AI Evaluation
KI-Evaluation
KI-Evaluation ist eine wiederholbare Methode, um ein KI-System zu testen. Sie verwendet klare Aufgaben, Testdaten, Bewertungsregeln und Sicherheitsgrenzen.
Ein weiteres Beispiel
Ein Team testet Kandidatenmodelle mit 300 gespeicherten Support-Fällen und von Menschen genehmigten Antworten. Es bewertet Qualität, Sicherheit, Verzögerung und Fälle, in denen ein Modell die Antwort verweigert. Eine beeindruckende Demo allein ist keine Bewertung.
Hauptteile
- 01versionierter Datensatz
- 02Bewertungsleitfaden
- 03Release-Schwelle
Verwenden Sie es, wenn
Verwenden Sie diesen Begriff, wenn klare Regeln verwendet werden, um Modelle, Prompts, Suchänderungen oder Releases zu vergleichen.
Nutze es nicht, wenn
Reduziere eine Bewertung nicht auf eine Gesamtnote oder einige wenige Eingaben ohne gespeicherte Version.
In Code verwendeter Name
dataset × rubric × evaluator × threshold Vor dem Ausliefern
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with KI-Evaluation (AI Evaluation). User context: Ein Team testet Kandidatenmodelle mit 300 gespeicherten Support-Fällen und von Menschen genehmigten Antworten. Es bewertet Qualität, Sicherheit, Verzögerung und Fälle, in denen ein Modell die Antwort verweigert. Eine beeindruckende Demo allein ist keine Bewertung. AI method or concept: KI-Evaluation (AI Evaluation). Why it fits: Verwenden Sie diesen Begriff, wenn klare Regeln verwendet werden, um Modelle, Prompts, Suchänderungen oder Releases zu vergleichen. Do not use it when: Reduziere eine Bewertung nicht auf eine Gesamtnote oder einige wenige Eingaben ohne gespeicherte Version. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Es ist offiziell für diese Quelle. Andere Plattformen oder Teams können den Begriff auf andere Weise verwenden. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
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Review how KI-Evaluation (AI Evaluation) is used now. Definition: KI-Evaluation ist eine wiederholbare Methode, um ein KI-System zu testen. Sie verwendet klare Aufgaben, Testdaten, Bewertungsregeln und Sicherheitsgrenzen. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.