Evaluation von Sprachmodellen
Definition
Evaluation von Sprachmodellen misst systematisch Qualität, Sicherheit, Kosten und Robustheit für definierte Aufgaben.
Öffentliche Benchmarks reichen selten aus. Gute Evals kombinieren eigene Testfälle, automatische Metriken, Human Evaluation und gegebenenfalls LLM-as-a-Judge.
Einfach erklärt
Wie einen Prüfplan für ein Modell zu bauen statt nur einzelne Antworten anzuschauen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Zentral für Modellwahl, Promptänderungen und produktive Qualitätssicherung.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Assistent wird auf 200 reale anonymisierte Aufgaben mit Korrektheit, Quellenbezug, Latenz und Kosten bewertet.
Grenzen und Fallstricke
- Nur Benchmarks nutzen; Testset nach Änderungen manuell anpassen; Modellversionen nicht protokollieren; keine Fehlerklassen analysieren.
Entstehung & Geschichte
Liang et al. stellten HELM 2022 als mehrdimensionalen Evaluationsansatz für Sprachmodelle vor.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung im Mittelstand: Vor Pilot und Deployment ein festes Evalset mit Akzeptanzgrenzen definieren.
Häufige Fragen
Reicht ein Benchmark?
Nein. Sollten Evals versioniert sein? Ja.
Quellen
- HELM · Liang et al. (2022), HELM
- Ergänzender Primärbeleg · Ergänzender Primärbeleg
- Ergänzender Primärbeleg · Ergänzender Primärbeleg
Quellenprüfung: 10./12.10.2026.
Redaktionell geprüft am: