Hva er Evals i AI?
Systematiske tester og vurderinger designet for å måle ytelse, sikkerhet og pålitelighet til AI-modeller.
Definisjon
Evals (Evalueringer) refererer til systematiske tester, benchmarks og vurderingsprosedyrer designet for å måle ytelse, sikkerhet, pålitelighet og etterlevelse av AI-modeller mot definerte standarder.
Formål
Evals har som mål å sikre AI-kvalitet ved å identifisere svakheter, verifisere kapasiteter, og sikre at modeller oppfører seg som forventet før de implementeres i produksjonssammenheng.
Funksjon
Evals fungerer ved å kjøre AI-modeller gjennom strukturerte testscenarier, sammenligne resultater mot gullstandard-data, og produsere kvantitative mål for ulike ytelsesaspekter.
Eksempel
OpenAI Evals for å teste GPT-modellers faktiske nøyaktighet, bias-testing for å sikre rettferdig behandling, eller adversarial testing for å vurdere robusthet mot angrep.
Relatert
Evals er relatert til benchmarking, kvalitetssikring, AI-sikkerhet, testing av modeller og kontinuerlig overvåkning.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Evals - Evalueringer, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!