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KI-TIPP des Monats 1920x1080
Wenn LLMs nicht gründlich geprüft werden, können sie falsche Ergebnisse liefern.

KI-Tipp des Monats: LLMs erst testen, dann erfolgreich einsetzen

Damit Unternehmen Large Language Models (LLMs) sicher und effektiv einsetzen können, sind umfassende Tests entscheidend. Denn Modelle, die nicht gründlich geprüft werden, können fehlerhafte oder voreingenommene Ergebnisse liefern.  

Konkret heißt das: Testen Sie die Modelle in realistischen Szenarien, prüfen Sie sie auf Konsistenz und mögliche Verzerrungen und simulieren Sie potenzielle Problemfälle. So sichern Sie zuverlässige Ergebnisse, stärken das Vertrauen Ihrer Nutzer und legen die Grundlage für langfristige Innovationen. Testen Sie auf:

1. Funktionalität
Realistische Szenarien: Testen Sie das Modell mit Aufgaben, die es in der Praxis lösen soll. Antwortgenauigkeit Überprüfen Sie, ob die Antworten korrekt und nützlich sind.

2. Konsistenz
Reproduzierbarkeit: Stellen Sie sicher, dass das Modell bei ähnlichen Eingaben konsistente Ergebnisse liefert.
Kontexttreue: Testen Sie, ob das Modell den Kontext über längere Interaktionen hinweg behält.

3. Bias- und Fairness
Bias-Erkennung: Analysieren Sie, ob das Modell bestimmte Gruppen bevorzugt oder diskriminiert.
Fairness in Antworten: Überprüfen Sie, ob das Modell kulturelle, geschlechtliche oder soziale Vorurteile zeigt.

4. Robustheit
Fehleingaben: Testen Sie, wie das Modell auf Tippfehler, unvollständige Sätze oder ungewöhnliche Eingaben reagiert.
Inputvarianz: Testen Sie, wie das Modell z.B. auf besonders lange Inputs reagiert.
Manipulationserkennung: Überprüfen Sie, ob es anfällig für bewusst irreführende Eingaben ist.

5. Sicherheit und Ethik
Missbrauchsmöglichkeiten: Testen Sie, ob das Modell auf gefährliche Anfragen (z. B. zur Erstellung schädlicher Inhalte) eingeht.
Datenschutz: Stellen Sie sicher, dass das Modell keine sensiblen oder personenbezogenen Daten preisgibt.

6. Leistung
Skalierbarkeit: Prüfen Sie, ob das Modell auch bei hoher Nutzungsfrequenz effizient bleibt.
Antwortgeschwindigkeit: Testen Sie, ob es in akzeptabler Zeit Ergebnisse liefert.

7. Kontinuität und Update
Langzeitnutzung: Testen Sie, ob das Modell langfristig stabile und zuverlässige Ergebnisse liefert.
Updates: Überprüfen Sie, wie neue Daten oder Optimierungen die Leistung beeinflussen.

Alle diese Tests sollten idealerweise systematisch und automatisiert durchgeführt werden, um kontinuierlich die Qualität des Modells zu sichern.

Anja-Linnenbuerger VIER-Head-of-Research
Dr. Anja LinnenbürgerHead of ResearchVIER GmbH
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