Python · LLM · Evaluierung
LLM Evaluation Lab
LLM Evaluation Lab ist eine praktische Arbeitsumgebung, um Evaluierungssuites für LLM-basierte Funktionen aufzubauen – Prompts und Modellverhalten werden getestet, nicht nur ausprobiert.
Problem
LLM-Funktionen werden oft anhand weniger Stichproben beurteilt. Ohne reproduzierbare Evaluierungen lässt sich kaum sagen, ob eine Prompt-Änderung, ein Modell-Upgrade oder eine Anpassung am Retrieval etwas verbessert oder verschlechtert hat.
Ansatz
- Kleine, repräsentative Beispielsätze zusammenstellen, die das erwartete Verhalten beschreiben.
- Deterministische Prüfungen (Format, Vorgaben) mit metrikbasierter und modellgestützter Bewertung kombinieren.
- Evaluierungen als wiederholbare Testsuites ausführen, damit sich Ergebnisse über Änderungen hinweg vergleichen lassen.
Technologie
- Python
- LLM APIs
- pytest
- Evaluation metrics
Technische Überlegungen
- Reproduzierbarkeit: feste Modellversionen, unveränderte Datensätze und dokumentierte Konfiguration.
- Trennen, was sich deterministisch prüfen lässt und was eine bewertende Einschätzung braucht.
- Grenzen und Verzerrungen modellgestützter Bewertung offen benennen.