Hvad er evals i AI?

Systematiske vurderinger og tests af AI-modellers ydeevne, pålidelighed og kapaciteter på tværs af forskellige opgaver og scenarier.

🤖

Definition

Evals (evaluations) er systematiske vurderinger og tests, der måler AI-modellers ydeevne, pålidelighed og kapaciteter på tværs af forskellige opgaver, scenarier og benchmarks.

🎯

Formål

Evals har til formål at objektivt måle og sammenligne AI-modellers evner, identificere styrker og svagheder, og sikre kvalitet før deployment i produktionsmiljøer.

⚙️

Funktion

Evals fungerer ved at køre standardiserede tests, benchmarks og vurderinger, der måler specifikke aspekter som nøjagtighed, sikkerhed, bias og konsistens.

🌟

Eksempel

OpenAI kører omfattende evals på GPT-modeller, herunder tests for matematisk ræsonnement, koding, sikkerhed og potentielle skadelige outputs før release.

🔗

Relateret

Evals er relateret til benchmarks, testing, model evaluation og quality assurance i AI-udvikling.

🍄

Vil du vide mere?

Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Evals, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!