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 vil gå mere i dybden med Evals —eller bringe denne form for træning til dit team— så lad os tale sammen. Jeg hjælper teams med at forstå og anvende disse begreber. Jeg vil meget gerne høre fra dig!