Evaluierung von KI-Modellen

Die Evaluierung der Leistung von großen Sprachmodellen (Large Language Model, LLM) und das LLM-Training machen eine strukturierte Herangehensweise erforderlich, in der die multidimensionale Natur der Sprachgenerierung berücksichtigt wird. Zu den KI-Datenlösungen von Lionbridge gehört auch die Evaluierung von KI-Modellen.

Dieser KI-Datenservice nutzt verschiedene Evaluierungskategorien, um die mehrdimensionale Natur der Sprachgenerierung zu berücksichtigen und eine umfassende Bewertung zu ermöglichen. Die Kategorien sorgen für eine gründliche Prüfung der Modellausgaben auf Qualität, Zuverlässigkeit und Benutzerrelevanz. Sie stellen außerdem sicher, dass die Bewertungen sich nicht nur mit der oberflächlichen Richtigkeit befassen. Organisationen können zuverlässig ermitteln, ob die Ausgaben eines Modells den Erwartungen der Benutzer, den Geschäftszielen und den ethischen Standards entsprechen.

• Genauigkeit: Misst, ob die Antwort sachlich richtig und fehlerfrei ist.

• Flüssigkeit: Bewertet grammatikalische Richtigkeit und natürlichen Sprachfluss.

• Terminologie: Bewertet die richtige Verwendung von fachspezifischen Begriffen und Fachjargon.

• Lesbarkeit: Misst den Lesefluss sowie die Verständlichkeit des Textes für die Zielgruppe.

• Kulturelle Relevanz: Bewertet, ob die Antwort die kulturellen Normen der Zielgruppe angemessen berücksichtigt.

• Vollständigkeit: Überprüft, ob alle Teile der Frage vollständig beantwortet wurden.

• Relevanz: Bewertet, ob die Antwort beim Thema bleibt und die Frage direkt beantwortet.

• Konsistenz: Stellt sicher, dass die Antwort in sich logisch und widerspruchsfrei ist.

• Halluzination (invertierter Wert): Misst, ob das Modell falsche Informationen generiert. (Je weniger Halluzinationen, desto höher der invertierte Wert.)

Weitere Informationen finden Sie in der Broschüre.

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