heise+ | Large Language Models testen mit EVALs – Qualität messbar machen

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Large Language Models testen mit EVALs – Qualität messbar machen Welche Lösungen gibt es, um LLMs einem Regressionstest zu unterziehen? Welche Metriken kommen zum Einsatz? Beispiel: F1-Score-basierte Evaluation einer LLM-Sentiment-Analyse Das LLM standardisiert aufrufen und Vorhersagen ermitteln Precision, Recall und F1-Score berechnen LLM-Vergleich Vorher-Nachher Fazit Im klassischen Softwaretest kennen wir das Prinzip: definierter Input, erwarteter Output, eindeutiges Ergebnis. Bei LLMs hingegen ist die Bewertung komplexer. Eine Antwort kann semantisch korrekt sein, aber anders formuliert als erwartet. Sie kann formal richtig erscheinen, aber eine Halluzination enthalten. Zusätzlich verändern sich Modelle kontinuierlich durch Updates, Prompt-Anpassungen oder Fine-Tuning. Die zentrale Challenge lautet daher: Wie können wir die Qualität eines nicht deterministischen Systems reproduzierbar und automatisiert messen? Besonders kritisch wird das bei produktiven Anwendungen wie der automatisierten Bewertung von Kunden-Feedback. Wenn ein LLM die Daten falsch klassifiziert, kann das direkte Auswirkungen auf Support-Prozesse, Eskalationen oder Management-Reports haben. Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels "Large Language Models testen mit EVALs – Qualität messbar machen". Mit einem heise-Plus-Abo können Sie den ganzen Artikel lesen. Dieser Link ist leider nicht mehr gültig. Links zu verschenkten Artikeln werden ungültig, wenn diese älter als 7 Tage sind oder zu oft aufgerufen wurden. Sie benötigen ein heise+ Paket, um diesen Artikel zu lesen. Jetzt eine Woche unverbindlich testen – ohne Verpflichtung!