LLM Evaluation: 3 spezielle Methoden um KI-Agenten zu bewerten

Arbeite mit uns: https://lp.datasolut.com/termin?utm_s... Unsere Website: http://datasolut.com/?utm_source=yout... Du setzt ein Sprachmodell oder einen KI-Agenten ein, aber woher weißt du, ob die Antworten wirklich gut sind oder nur überzeugend klingen? In diesem Video erfährst du, warum Model Evaluation entscheidend ist, um Qualität, Halluzinationen, Tool-Aufrufe und die Zuverlässigkeit von KI-Systemen messbar zu machen. Wir schauen uns Human in the Loop, LLM as a Judge und Benchmark Evaluation an und zeigen, welche Rolle diese Methoden bei der Bewertung von Sprachmodellen und KI-Agenten spielen. Außerdem geht es darum, wie sich Evaluation skalierbar aufbauen lässt, wie Synthetic Data Generation dabei unterstützt und wie du die Qualität deines Modells auch in Produktion kontinuierlich im Blick behalten kannst. Timecodes: 00:00 Warum Model Evaluation entscheidet 00:32 Das Problem: Liefert dein LLM gute Antworten? 01:23 Vorteile: Qualität, Kosten & Halluzinationen 02:18 Methode 1: Human in the Loop 03:45 Methode 2: LLM as a Judge 05:45 Methode 3: Benchmark Evaluation 07:32 Benchmarks per Synthetic Data 08:31 Fazit: Qualität in Produktion tracken ▬ Über diesen Kanal ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Die datasolut GmbH ist eine Technologieberatung für Data Science, Machine Learning und Data Engineering. Wir helfen Unternehmen ihre Daten sinnvoll zu nutzen und einen Mehrwert zu generieren. ▬ Internetpräsenz ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ► Unsere Website: http://datasolut.com/ ►LinkedIn:   / datasolut   ►Gratis Whitepaper: Der Aufstieg des Data Lakehouse: https://lp.datasolut.com/der-aufstieg...