Vergleichsanalysen für KI-Modelle — Praxis — Praxis — Praxis — Praxis

Vergleich von Modellen und Prompts: Sorgfalt bei der Evaluierung führt zu besseren Ergebnissen

Bei der Auswahl und Implementierung von KI-Modellen ist es entscheidend, den Vergleich zwischen verschiedenen Modellen und Prompts sorgfältig durchzuführen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, genau diejenige Kombination zu identifizieren, die am besten zur Erreichung ihrer spezifischen Ziele beiträgt. Eine nicht systematische oder hastige Evaluierung kann zu suboptimalen Entscheidungen führen, die Zeit- und Ressourcenverluste nach sich ziehen.

Typische Fehler bei der Evaluierung

Fokus auf isolierte Metriken:

Häufig liegt der Fokus zu stark auf isolierten Leistungsmetriken wie Genauigkeit oder F1-Score. Diese Metriken sind zwar wichtig, liefern jedoch kein vollständiges Bild über die tatsächliche Leistungsfähigkeit eines Modells im Anwendungskontext.

Korrektur: Integrieren Sie zusätzlich zu den quantitativen Metriken qualitative Bewertungen, um die praktische Anwendbarkeit der Modelle besser zu verstehen. Zum Beispiel können Nutzerfeedbacks oder die Durchführung von Fallstudien wertvolle Einblicke liefern.

Mangelnde Berücksichtigung der Datenbasis:

Ein wesentlicher Fehler ist die Unterschätzung der Bedeutung der Datenqualität und -vielfalt, auf deren Basis die Modelle trainiert und getestet werden. Modelle, die auf unzureichenden oder einseitigen Daten basieren, liefern keine zuverlässigen Ergebnisse.

Korrektur: Sorgen Sie dafür, dass die Datenbasis vielfältig und repräsentativ für die reale Einsatzumgebung des Modells ist. Dazu gehört eine sorgfältige Überprüfung und Bereinigung der Daten sowie die Einbeziehung unterschiedlicher Datenquellen.

Unzureichendes Testen der Prompts:

Vor der endgültigen Implementierung wird oft vernachlässigt, inwieweit unterschiedliche Prompt-Formulierungen die Modellleistung beeinflussen können. Ein einziges Prompt könnte in der Evaluierungsphase gut funktionieren, in der Produktionsumgebung jedoch unzureichende Ergebnisse liefern.

Korrektur: Testen Sie eine breite Palette an Prompt-Formulierungen und -Variationen, um die Robustheit des Modells zu gewährleisten. Dies stellt sicher, dass das Modell flexibel und zuverlässig auf unterschiedliche Eingaben reagiert.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Woche 1:

Sammeln und analysieren Sie zunächst alle relevanten Leistungsmetriken für die Modelle und Prompts, die Sie aktuell in Betracht ziehen.

Entwickeln Sie ein Set an qualitativen Kriterien, die abbilden, wie gut die Modelle in Ihrem spezifischen Einsatzgebiet funktionieren.

Woche 2:

Überprüfen und bereinigen Sie Ihre Datenbasis. Achten Sie insbesondere darauf, dass die Datenvielfalt den Einsatzgebieten Ihrer Modelle entspricht.

Beginnen Sie mit der Formulierung und Testung verschiedener Prompts, um ein breites Spektrum an Eingabeszenarien abzudecken.

Woche 3 bis 4:

Führen Sie umfassende Tests durch, bei denen Sie sowohl die leistungsfähigsten Modelle als auch die variabelsten Prompts kombinieren. Achten Sie darauf, qualitative und quantitative Ergebnisse in die Bewertung einfließen zu lassen.

Konsolidieren Sie die Ergebnisse und identifizieren Sie das Modell-Prompt-Paar, das am besten zu Ihren Anwendungsanforderungen passt.
Durch systematisches Vorgehen bei der Evaluierung von Modellen und Prompts kann die Leistungsfähigkeit künftiger KI-Einsätze deutlich gesteigert werden, wodurch langfristige Effizienzgewinne realisiert werden.