Kort antwoord: Definieer wat "goed" inhoudt voor jouw specifieke gebruikssituatie en test vervolgens met representatieve, geverifieerde prompts en extreme gevallen. Combineer geautomatiseerde meetwaarden met menselijke beoordeling op basis van een rubric, samen met controles op beveiliging tegen aanvallen en promptinjectie. Als kosten- of latentiebeperkingen een belemmering vormen, vergelijk dan modellen op basis van taaksucces per bestede pond en p95/p99-responstijden.
Belangrijkste conclusies:
Verantwoordelijkheid : Wijs duidelijke verantwoordelijken toe, houd versiebeheer bij en voer evaluaties opnieuw uit na elke prompt- of modelwijziging.
Transparantie : Leg de succescriteria, beperkingen en faalkosten vast voordat u begint met het verzamelen van scores.
Controleerbaarheid : Zorg voor herhaalbare testsuites, gelabelde datasets en bijgehouden p95/p99-latentiemetingen.
Betwistbaarheid : Gebruik beoordelingscriteria door mensen en een vastgestelde beroepsprocedure voor betwiste resultaten.
Weerstand tegen misbruik : Red-team prompt-injectie, gevoelige onderwerpen en overmatige weigering om gebruikers te beschermen.
Als je een model kiest voor een product, een onderzoeksproject of zelfs een interne tool, kun je niet zomaar denken "het klinkt slim" en het lanceren (zie de OpenAI-evaluatiehandleiding en de NIST AI RMF 1.0 ). Zo krijg je bijvoorbeeld een chatbot die vol zelfvertrouwen uitlegt hoe je een vork in de magnetron moet doen. 😬
Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen:
🔗 De toekomst van AI: trends die het komende decennium vormgeven.
Belangrijke innovaties, impact op de arbeidsmarkt en ethische kwesties om in de gaten te houden.
🔗 Fundamentele modellen in generatieve AI uitgelegd voor beginners.
Leer wat ze zijn, hoe ze getraind worden en waarom ze belangrijk zijn.
🔗 Hoe AI het milieu en energieverbruik beïnvloedt.
Ontdek emissies, de elektriciteitsvraag en manieren om je ecologische voetafdruk te verkleinen.
🔗 Zo werkt AI-upscaling voor scherpere beelden.
Ontdek hoe modellen details toevoegen, ruis verwijderen en beelden helder vergroten.
1) Wat is "goed"? (Het hangt ervan af, en dat is prima) 🎯
Voordat je een evaluatie uitvoert, moet je bepalen wat succes inhoudt. Anders meet je alles en leer je niets. Het is alsof je een meetlint meeneemt naar een taartwedstrijd. Natuurlijk krijg je wel cijfers, maar die vertellen je niet veel 😅
Verduidelijken:
-
Gebruikersdoel : samenvatten, zoeken, schrijven, redeneren, feiten extraheren
-
Kosten van een mislukking : een verkeerde filmtip is grappig; een verkeerde medische instructie is… niet grappig (risicokadering: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Runtimeomgeving : op het apparaat, in de cloud, achter een firewall, in een gereguleerde omgeving
-
Belangrijkste beperkingen : latentie, kosten per verzoek, privacy, verklaarbaarheid, meertalige ondersteuning, toonbeheersing
Een model dat in de ene functie "het beste" presteert, kan in een andere functie een ramp zijn. Dat is geen tegenstrijdigheid, dat is de realiteit. 🙂
2) Hoe een robuust evaluatiekader voor AI-modellen eruitziet 🧰
Ja, dit is het gedeelte dat mensen overslaan. Ze pakken een benchmark, voeren die één keer uit en denken dat het daarmee klaar is. Een robuust evaluatiekader heeft een aantal consistente kenmerken (praktische voorbeelden van tools: OpenAI Evals / OpenAI evals guide ):
-
Herhaalbaar - je kunt het volgende week opnieuw uitvoeren en op de vergelijkingen vertrouwen.
-
Representatief - het weerspiegelt uw daadwerkelijke gebruikers en taken (niet zomaar willekeurige gegevens).
-
Meerlaags - combineert geautomatiseerde metingen + menselijke beoordeling + vijandige tests
-
Bruikbaar - de resultaten vertellen je wat je moet verbeteren, niet alleen "de score is gedaald".
-
Fraudebestendig - voorkomt "leren voor de toets" of onbedoelde lekkage.
-
Kostenbewust - de evaluatie zelf mag je niet failliet laten gaan (tenzij je van pijn houdt).
Als je evaluatie niet bestand is tegen een sceptische teamgenoot die zegt: "Oké, maar breng dit eerst in kaart in de productieomgeving", dan is het nog niet af. Dat is de 'vibe check'.
3) Hoe AI-modellen te evalueren door te beginnen met praktijkvoorbeelden 🍰
Hier is een truc die enorm veel tijd bespaart: verdeel de use case in kleinere onderdelen .
In plaats van "het model evalueren", doe je het volgende:
-
Intentie begrijpen (krijgt het wat de gebruiker wil?)
-
Ophalen of contextgebruik (wordt de verstrekte informatie correct gebruikt?)
-
Redeneren / taken met meerdere stappen (blijft het samenhangend over de verschillende stappen heen?)
-
Opmaak en structuur (volgt het de instructies?)
-
Veiligheid en afstemming van beleid (wordt onveilige inhoud vermeden; zie NIST AI RMF 1.0 )
-
Toon en merkstem (klinkt het zoals je wilt dat het klinkt?)
Hierdoor voelt "Hoe AI-modellen te evalueren" minder aan als één groot examen en meer als een reeks gerichte quizzen. Quizzen zijn vervelend, maar wel te doen. 😄
4) Basisprincipes van offline evaluatie - testsets, labels en de minder aantrekkelijke details die ertoe doen 📦
Offline evaluatie is een vorm van gecontroleerde tests die worden uitgevoerd voordat gebruikers er iets mee doen (workflowpatronen: OpenAI Evals ).
Stel een testset samen of verzamel er een die echt van jou is
Een goede testset bevat doorgaans:
-
Gouden voorbeelden : ideale producten die je met trots zou lanceren.
-
Randgevallen : onduidelijke prompts, onoverzichtelijke invoer, onverwachte opmaak
-
Foutdetectievragen : aanwijzingen die hallucinaties of onveilige reacties uitlokken (risicotestkader: NIST AI RMF 1.0 )
-
Diversiteitsdekking : verschillende vaardigheidsniveaus van gebruikers, dialecten, talen, domeinen
Als je alleen test met 'nette' prompts, zal het model er fantastisch uitzien. Maar dan verschijnen je gebruikers met typefouten, onvolledige zinnen en een impulsieve klikdrang. Welkom in de realiteit.
Keuzemogelijkheden voor etikettering (ook wel: strengheidsniveaus)
Je kunt de uitvoer als volgt labelen:
-
Binair : geslaagd/mislukt (snel, streng)
-
Ordinaal : kwaliteitsscore van 1-5 (genuanceerd, subjectief)
-
Meerdere kenmerken : nauwkeurigheid, volledigheid, toon, gebruik van citaten, enz. (beste, langzamer)
Meerdere kenmerken zijn ideaal voor veel teams. Het is net als eten proeven en de zoutigheid los van de textuur beoordelen. Anders zeg je gewoon "lekker" en haal je je schouders op.
5) Statistieken die niet liegen - en statistieken die dat een beetje wel doen 📊😅
Statistieken zijn waardevol... maar ze kunnen ook een glitterbom zijn. Glanzend, overal en moeilijk op te ruimen.
Veelvoorkomende metrische families
-
Nauwkeurigheid / exacte overeenkomst : uitstekend geschikt voor extractie, classificatie en gestructureerde taken.
-
F1 / precisie / recall : handig wanneer het missen van iets erger is dan extra ruis (definities: scikit-learn precision/recall/F-score )
-
Overlap tussen BLEU- en ROUGE-stijlen : prima voor taken die op samenvatten neerkomen, maar vaak misleidend (originele metrieken: BLEU en ROUGE ).
-
Gelijkenis inbedden : nuttig voor semantische overeenkomsten, kan onjuiste maar vergelijkbare antwoorden belonen.
-
Succespercentage van de taak : "Heeft de gebruiker gekregen wat hij nodig had?" De gouden standaard, mits goed gedefinieerd.
-
Naleving van beperkingen : voldoet aan formaat, lengte, JSON-validiteit en schema-conformiteit.
Het belangrijkste punt
Als je taak open is (schrijven, redeneren, chatondersteuning), kunnen meetbare resultaten met één getal nogal... onbetrouwbaar zijn. Niet nutteloos, maar gewoon onbetrouwbaar. Creativiteit meten met een liniaal is mogelijk, maar je voelt je er al snel ongemakkelijk bij. (En je steekt er waarschijnlijk ook nog eens je oog mee uit.)
Gebruik dus meetinstrumenten, maar koppel ze aan menselijke beoordeling en daadwerkelijke taakresultaten (een voorbeeld van een op LLM gebaseerde evaluatiebespreking + kanttekeningen: G-Eval ).
6) De vergelijkingstabel - de beste evaluatieopties (met eigenaardigheden, want het leven heeft nu eenmaal eigenaardigheden) 🧾✨
Hier is een praktisch overzicht van evaluatiemethoden. Combineer ze naar eigen inzicht. De meeste teams doen dat ook.
| Gereedschap / Methode | Publiek | Prijs | Waarom het werkt |
|---|---|---|---|
| Handmatig samengestelde prompt-testsuite | Product + ingenieur | $ | Zeer gericht, spoort regressies snel op - maar je moet het wel voor altijd onderhouden 🙃 (starttool: OpenAI Evals ) |
| Beoordelingspanel op basis van menselijke criteria | Teams die beoordelaars kunnen missen | $$ | Het beste voor toon, nuance en de vraag: "Zou een mens dit accepteren?", lichte chaos afhankelijk van de recensenten |
| LLM als rechter (met beoordelingscriteria) | Snelle iteratielussen | $-$$ | Snel en schaalbaar, maar kan vooroordelen bevatten en soms worden gevoelens in plaats van feiten beoordeeld (onderzoek + bekende problemen met vooroordelen: G-Eval ). |
| Vijandige red-teaming sprint | Veiligheid + naleving | $$ | Ontdekt pittige faalmodi, met name snelle injectie - voelt als een stresstest in de sportschool (dreigingsoverzicht: OWASP LLM01 Snelle injectie / OWASP Top 10 voor LLM-applicaties ) |
| Synthetische testgeneratie | Data-arme teams | $ | Uitstekende dekking, maar synthetische prompts kunnen te netjes en te beleefd zijn... gebruikers zijn niet altijd even beleefd |
| A/B-testen met echte gebruikers | Volwassen producten | $$$ | Het duidelijkste signaal - en tevens het meest emotioneel belastend - wanneer de meetwaarden schommelen (klassieke praktische handleiding: Kohavi et al., “Controlled experiments on the web” ). |
| Retrieval-grounded eval (RAG-checks) | Zoeken + QA-apps | $$ | De maatregel “maakt correct gebruik van de context” vermindert de inflatie van de hallucinatiescore (RAG-evaluatieoverzicht: Evaluatie van RAG: een enquête ). |
| Monitoring + afwijkingsdetectie | Productiesystemen | $$-$$$ | Detecteert geleidelijke achteruitgang - onopvallend tot de dag dat het je redt 😬 (Overzicht van conceptdrift: Conceptdrift-enquête (PMC) ) |
Merk op dat de prijzen opzettelijk variabel zijn. Ze zijn afhankelijk van de schaal, de gebruikte tools en het aantal vergaderingen dat je per ongeluk aanmaakt.
7) Menselijke evaluatie - het geheime wapen dat mensen te weinig financieren 👀🧑⚖️
Als u alleen geautomatiseerde evaluatie uitvoert, mist u het volgende:
-
Toonverschil ("waarom is het zo sarcastisch?")
-
Subtiele feitelijke fouten die er vloeiend uitzien
-
Schadelijke implicaties, stereotypen of onhandige formuleringen (risico + vooringenomenheid: NIST AI RMF 1.0 )
-
Fouten bij het opvolgen van instructies die toch nog "slim" klinken
Maak de beoordelingscriteria concreet (anders gaan beoordelaars improviseren)
Slechte beoordelingscriteria: “Behulpzaamheid”
Betere beoordelingscriteria:
-
Correctheid : feitelijk correct, gegeven de opdracht en context.
-
Volledigheid : behandelt de vereiste punten zonder uitweidingen.
-
Duidelijkheid : leesbaar, gestructureerd, minimale verwarring
-
Beleid/veiligheid : vermijdt beperkte inhoud, gaat goed om met weigeringen (veiligheidskader: NIST AI RMF 1.0 )
-
Stijl : afgestemd op stem, toon en leesniveau.
-
Betrouwbaarheid : verzint geen bronnen of doet geen beweringen die niet onderbouwd zijn.
Voer ook af en toe interbeoordelaarscontroles uit. Als twee beoordelaars het voortdurend oneens zijn, is het geen "menselijk probleem", maar een probleem met de beoordelingscriteria. Meestal (basisprincipes van interbeoordelaarsbetrouwbaarheid: McHugh over Cohens kappa ).
8) Hoe AI-modellen te evalueren op veiligheid, robuustheid en “bah, gebruikers” 🧯🧪
Dit is het gedeelte dat je vóór de lancering doet - en vervolgens moet je ermee doorgaan, want het internet slaapt nooit.
Robuustheidstests omvatten
-
Typfouten, straattaal, grammaticale fouten
-
Hele lange opdrachten en hele korte opdrachten
-
Tegenstrijdige instructies (“wees kort maar vermeld alle details”)
-
Gesprekken die meerdere beurten duren, waarbij gebruikers hun doelen wijzigen
-
Pogingen tot promptinjectie (“negeer eerdere regels…”) (dreigingsdetails: OWASP LLM01 Prompt Injection )
-
Gevoelige onderwerpen die een zorgvuldige weigering vereisen (risico-/veiligheidskadering: NIST AI RMF 1.0 )
Een veiligheidsbeoordeling gaat niet alleen over "weigeert het apparaat het?"
Een goed model moet aan de volgende eisen voldoen:
-
Weiger onveilige verzoeken duidelijk en kalm (richtlijnen: NIST AI RMF 1.0 )
-
Bied waar mogelijk veiligere alternatieven aan
-
Vermijd het te vaak afwijzen van onschadelijke vragen (valse positieven)
-
Beantwoord onduidelijke verzoeken met verduidelijkende vragen (indien toegestaan)
Te vaak weigeren is een echt productprobleem. Gebruikers vinden het niet prettig om als verdachte goblins behandeld te worden. 🧌 (Ook al zijn het verdachte goblins.)
9) Kosten, latentie en operationele realiteit - de evaluatie die iedereen vergeet 💸⏱️
Een model kan "geweldig" zijn, maar toch niet geschikt voor je als het traag, duur of in de praktijk kwetsbaar is.
Evalueer:
-
Latentieverdeling (niet alleen het gemiddelde - p95 en p99 zijn belangrijk) (waarom percentielen belangrijk zijn: Google SRE Workbook over monitoring )
-
Kosten per succesvolle taak (niet de kosten per token afzonderlijk)
-
Stabiliteit onder belasting (time-outs, snelheidslimieten, abnormale pieken)
-
Betrouwbaarheid van toolaanroepen (als de tool functies gebruikt, gedraagt hij zich dan correct?)
-
De neiging tot lange uitvoer (sommige modellen zijn langdradig, en langdradigheid kost geld)
Een iets minder goed model dat twee keer zo snel is, kan in de praktijk winnen. Dat klinkt logisch, maar mensen negeren het. Net zoals een sportauto kopen voor een ritje naar de supermarkt en vervolgens klagen over de bagageruimte.
10) Een eenvoudige, complete workflow die je kunt kopiëren (en aanpassen) 🔁✅
Hier volgt een praktische stappenplan voor het evalueren van AI-modellen zonder vast te komen zitten in eindeloze experimenten:
-
Definieer succes : taak, beperkingen, kosten van mislukking
-
Maak een kleine "kern"-testset : 50-200 voorbeelden die het daadwerkelijke gebruik weerspiegelen.
-
Voeg rand- en vijandelijke sets toe : injectiepogingen, ambigue prompts, veiligheidsprobes (promptinjectieklasse: OWASP LLM01 )
-
Voer geautomatiseerde controles uit : opmaak, JSON-validiteit, basiscorrectheid waar mogelijk.
-
Voer een handmatige beoordeling uit : voorbeeldresultaten per categorie, beoordeel met behulp van een beoordelingsschema.
-
Vergelijk de afwegingen : kwaliteit versus kosten versus latentie versus veiligheid
-
Proefproject met beperkte release : A/B-tests of gefaseerde uitrol (A/B-testrichtlijn: Kohavi et al. ).
-
Monitoring in productie : afwijkingen, regressies, feedbackloops van gebruikers (overzicht van afwijkingen: Concept Drift Survey (PMC) ).
-
Itereren : prompts bijwerken, gegevens ophalen, verfijnen, beveiligingsmaatregelen instellen en vervolgens de evaluatie opnieuw uitvoeren (iteratiepatronen voor evaluaties: OpenAI-evaluatiehandleiding ).
Bewaar versiebeheerde logbestanden. Niet omdat het leuk is, maar omdat je toekomstige zelf je dankbaar zal zijn, terwijl je met een kop koffie in je hand mompelt: "Wat is er nu weer veranderd...?" ☕🙂
11) Veelvoorkomende valkuilen (oftewel: manieren waarop mensen zichzelf per ongeluk voor de gek houden) 🪤
-
Trainen voor de test : je optimaliseert de prompts totdat de benchmark er geweldig uitziet, maar de gebruikers lijden eronder.
-
Lekkende evaluatiegegevens : testvragen duiken op in trainings- of finetuninggegevens (oeps).
-
Verering van één enkele meetwaarde : het najagen van één score die de waarde voor de gebruiker niet weerspiegelt
-
Het negeren van een verschuiving in de distributie : het gebruikersgedrag verandert en uw model verslechtert ongemerkt (productierisicokadering: Concept drift survey (PMC) ).
-
Overmatige nadruk op 'slimheid' : slimme redeneringen doen er niet toe als ze de opmaak verstoren of feiten verzinnen.
-
De kwaliteit van de weigering wordt niet getest : "Nee" kan correct zijn, maar toch een vreselijke gebruikerservaring opleveren.
Pas ook op voor demo's. Demo's zijn net als filmtrailers. Ze laten de hoogtepunten zien, verbergen de saaie stukken en liegen soms met dramatische muziek. 🎬
12) Afsluitende samenvatting over hoe je AI-modellen kunt evalueren 🧠✨
Het evalueren van AI-modellen is geen kwestie van één enkele score, maar van een uitgebalanceerde maaltijd. Je hebt eiwitten nodig (correctheid), groenten (veiligheid), koolhydraten (snelheid en kosten), en ja, soms een toetje (toon en genot) 🍲🍰 (risicokader: NIST AI RMF 1.0 )
Als je verder niets onthoudt:
-
Definieer wat "goed" betekent voor jouw specifieke toepassing
-
Gebruik representatieve testsets, niet alleen bekende benchmarks
-
Combineer geautomatiseerde meetmethoden met handmatige beoordeling door mensen
-
Test de robuustheid en veiligheid alsof gebruikers vijandig zijn (want soms zijn ze dat ook) (prompt injection class: OWASP LLM01 )
-
Neem kosten en latentie mee in de evaluatie, niet als een bijzaak (waarom percentielen belangrijk zijn: Google SRE Workbook ).
-
Monitoren na de lancering - modellen veranderen, apps evolueren, mensen worden creatief (overzicht van veranderingen: Concept drift survey (PMC) ).
Zo evalueer je AI-modellen op een manier die standhoudt wanneer je product live is en mensen onvoorspelbaar gedrag vertonen. Wat eigenlijk altijd het geval is. 🙂
Veelgestelde vragen
Wat is de eerste stap bij het evalueren van AI-modellen voor een echt product?
Begin met het definiëren van wat "goed" betekent voor jouw specifieke gebruikssituatie. Beschrijf het doel van de gebruiker, de kosten van fouten (lage versus hoge risico's) en waar het model zal draaien (cloud, op het apparaat zelf, gereguleerde omgeving). Maak vervolgens een lijst met harde beperkingen zoals latentie, kosten, privacy en tooncontrole. Zonder deze basis zul je veel meten en toch een verkeerde beslissing nemen.
Hoe stel ik een testset samen die mijn gebruikers echt weerspiegelt?
Stel een testset samen die echt van jou is, niet zomaar een openbare benchmark. Voeg gouden voorbeelden toe die je met trots zou publiceren, maar ook ruisende, realistische prompts met typefouten, halve zinnen en ambigue verzoeken. Voeg randgevallen en foutdetectie toe die hallucinaties of onveilige antwoorden uitlokken. Zorg voor diversiteit in vaardigheidsniveau, dialecten, talen en domeinen, zodat de resultaten in de productieomgeving niet instorten.
Welke meetmethoden moet ik gebruiken, en welke kunnen misleidend zijn?
Stem de meetwaarden af op het type taak. Exacte overeenkomst en nauwkeurigheid werken goed voor extractie en gestructureerde output, terwijl precisie/recall en F1-score nuttig zijn wanneer het missen van iets erger is dan extra ruis. Overlapmetrieken zoals BLEU/ROUGE kunnen misleidend zijn bij open taken, en het inbedden van gelijkenis kan "foute maar vergelijkbare" antwoorden belonen. Combineer voor schrijven, ondersteuning of redeneren de meetwaarden met menselijke beoordeling en slagingspercentages van de taak.
Hoe kan ik evaluaties zo structureren dat ze herhaalbaar en geschikt voor productiegebruik zijn?
Een robuust evaluatiekader is herhaalbaar, representatief, gelaagd en bruikbaar. Combineer geautomatiseerde controles (formaat, JSON-validiteit, basiscorrectheid) met menselijke beoordeling op basis van een rubric en kritische tests. Maak het fraudebestendig door lekken te voorkomen en "leren voor de test" te vermijden. Houd de evaluatie kostenefficiënt, zodat u deze regelmatig kunt herhalen, en niet slechts één keer voor de lancering.
Wat is de beste manier om menselijke evaluatie uit te voeren zonder dat het in chaos uitmondt?
Gebruik een concrete beoordelingsmatrix zodat beoordelaars niet improviseren. Beoordeel kenmerken zoals correctheid, volledigheid, duidelijkheid, veiligheid/beleidsafhandeling, stijl/toonovereenkomst en betrouwbaarheid (geen verzonnen beweringen of bronnen). Controleer periodiek de overeenstemming tussen beoordelaars; als beoordelaars het voortdurend oneens zijn, moet de beoordelingsmatrix waarschijnlijk worden bijgesteld. Menselijke beoordeling is vooral waardevol bij een verkeerde toon, subtiele feitelijke fouten en het niet opvolgen van instructies.
Hoe beoordeel ik de veiligheid, robuustheid en risico's van een snelle injectie?
Test met input die gebruikers vaak als irritant ervaren: typefouten, jargon, tegenstrijdige instructies, zeer lange of zeer korte prompts en doelwijzigingen die meerdere beurten in beslag nemen. Voeg ook pogingen tot promptinjectie toe, zoals "negeer eerdere regels" en gevoelige onderwerpen die zorgvuldige weigeringen vereisen. Goede veiligheidsprestaties betekenen niet alleen weigeren, maar ook duidelijk weigeren, waar nodig veiligere alternatieven aanbieden en voorkomen dat onschuldige vragen te vaak worden geweigerd, wat de gebruikerservaring negatief beïnvloedt.
Hoe kan ik kosten en latentie op een realistische manier inschatten?
Meet niet alleen gemiddelden, maar houd ook de latentieverdeling bij, met name p95 en p99. Evalueer de kosten per succesvolle taak, niet de kosten per token op zich, omdat herhaalpogingen en willekeurige uitvoer de besparingen teniet kunnen doen. Test de stabiliteit onder belasting (time-outs, snelheidslimieten, pieken) en de betrouwbaarheid van tool-/functieaanroepen. Een iets minder goed model dat twee keer zo snel of stabieler is, kan de betere productkeuze zijn.
Wat is een eenvoudige, complete workflow voor het evalueren van AI-modellen?
Definieer succescriteria en -beperkingen en creëer vervolgens een kleine kerntestset (ongeveer 50-200 voorbeelden) die het daadwerkelijke gebruik weerspiegelt. Voeg extreme en vijandige testsets toe voor veiligheids- en injectiepogingen. Voer geautomatiseerde controles uit en analyseer de uitvoer om deze door mensen te laten beoordelen. Vergelijk kwaliteit, kosten, latentie en veiligheid, voer een pilot uit met een beperkte uitrol of A/B-test en monitor de productieomgeving op afwijkingen en regressies.
Wat zijn de meest voorkomende manieren waarop teams zichzelf per ongeluk voor de gek houden tijdens de evaluatie van modellen?
Veelvoorkomende valkuilen zijn onder andere het optimaliseren van prompts om een benchmark te halen terwijl gebruikers eronder lijden, het laten doorsijpelen van evaluatieprompts in trainings- of finetuningdata, en het verheerlijken van één enkele metric die de waarde voor de gebruiker niet weerspiegelt. Teams negeren ook verschuivingen in de distributie, focussen te veel op 'slimheid' in plaats van op formatconformiteit en betrouwbaarheid, en slaan kwaliteitscontroles op basis van weigeringen over. Demo's kunnen deze problemen verbergen, dus vertrouw op gestructureerde evaluaties in plaats van op hoogtepunten.
Referenties
-
OpenAI - Handleiding voor OpenAI-evaluaties - platform.openai.com
-
Nationaal Instituut voor Standaarden en Technologie (NIST) - AI-risicobeheerraamwerk (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (GitHub-repository) - github.com
-
scikit-learn - precision_recall_fscore_support - scikit-learn.org
-
Vereniging voor Computationele Linguïstiek (ACL Anthology) - BLEU - aclanthology.org
-
Vereniging voor Computationele Linguïstiek (ACL Anthology) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Prompt Injection - owasp.org
-
OWASP - OWASP Top 10 voor grote taalmodelapplicaties - owasp.org
-
Stanford University - Kohavi et al., “Gecontroleerde experimenten op het web” - stanford.edu
-
arXiv - Evaluatie van RAG: een overzicht - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Concept drift survey (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh over Cohens kappa - nih.gov
-
Google - SRE-werkboek over monitoring - google.workbook