Data Science Deep Dive

#97: Die Güte von Gen-AI-Projekten bewerten mit Tobias Sterbak

02.07., 10:0000:47:57
Beschreibung der Episode

Wie misst man die Qualität von Gen-AI-Projekten, wenn der Output selten eindeutig richtig oder falsch ist und ein Ground Truth oft fehlt? Auf Anregung unserer Hörerin Andrea sprechen Mira und Tobias darüber, warum die Evaluation generativer Anwendungen ein Umdenken gegenüber klassischen ML-Projekten erfordert. Sie stellen verschiedene Ansätze vor – von klassischem Testen über Goldstandard-Datensätze und "LLM as a Judge" bis zu Similarity-Metriken und User Testing – und ordnen deren Stärken und Schwächen ein. Außerdem geht es um den Umgang mit Spezial- und Off-Topic-Fällen, Manipulationsversuche, Red-Teaming und die Frage, wie groß ein Goldstandard eigentlich sein sollte. Das Fazit: Es gibt keine Faustformel, dafür rücken Domänenverständnis, Produktfokus und Risikomanagement stärker in den Mittelpunkt.

 

**Zusammenfassung**

  • Umdenken nötig: Bei Gen-AI ist der Output oft nicht klar richtig oder falsch, was klassische Evaluationslogik an ihre Grenzen bringt
  • Frühe Validierung mit Endnutzenden ist sinnvoll und oft erforderlich, weil man schnell etwas Vorzeigbares hat
  • Klassisches Testen funktioniert weiterhin, wo es fixe Metriken oder einen Goldstandard gibt; ein schrittweiser oder verdeckter Rollout liefert früh Ergebnisse
  • LLM as a Judge: gut automatisierbar, aber korreliert oft schlecht mit menschlicher Einschätzung; ein Ensemble mehrerer Modelle kann helfen
  • Similarity-Metriken wie Cosine Similarity eignen sich als günstiger Vorfilter, bevor der teure LLM-Judge läuft
  • User Testing über Testmatrix, Testszenarien und Testpersonas ist aussagekräftig, aber aufwändig und bei jeder Änderung erneut nötig
  • Spezialfälle absichern: Umgang mit Off-Topic-, Nonsense- und Manipulationsversuchen, Red-Teaming und ein kleiner Standard-Datensatz als Sanity-Check
  • Fazit: keine Faustformel – das Skillset wird breiter, Domänenverständnis und Produktfokus wichtiger, Risikomanagement rückt in den Vordergrund

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