Kort svar: Definer hva «bra» ser ut for ditt brukstilfelle, og test deretter med representative, versjonerte prompter og kanttilfeller. Kombiner automatiserte målinger med menneskelig rubrikk-scoring, sammen med kontradiktorisk sikkerhet og promptinjeksjonskontroller. Hvis kostnads- eller latensbegrensninger blir bindende, sammenlign modeller etter oppgavesuksess per brukt pund og p95/p99 responstider.
Viktige konklusjoner:
Ansvarlighet : Tildel tydelige eiere, oppbevar versjonslogger og kjør evalueringer på nytt etter enhver ledetekst eller modellendring.
Åpenhet : Skriv ned suksesskriterier, begrensninger og kostnader ved fiasko før du begynner å samle inn poengsummer.
Reviderbarhet : Vedlikehold repeterbare testpakker, merkede datasett og sporede p95/p99 latensmålinger.
Ankemulighet : Bruk menneskelige vurderingsrubrikker og en definert ankevei for omstridte resultater.
Motstand mot misbruk : Rask injeksjon fra Red-Team, sensitive emner og overdreven avvisning for å beskytte brukere.
Hvis du velger en modell for et produkt, et forskningsprosjekt eller til og med et internt verktøy, kan du ikke bare si «det høres smart ut» og sende det (se OpenAI-evalueringsveiledningen og NIST AI RMF 1.0 ). Det er slik du ender opp med en chatbot som trygt forklarer hvordan man varmer en gaffel i mikrobølgeovn. 😬
Artikler du kanskje vil lese etter denne:
🔗 Fremtiden for AI: trender som former det neste tiåret
Viktige innovasjoner, jobbpåvirkning og etikk å følge med på fremover.
🔗 Grunnleggende modeller i generativ AI forklart for nybegynnere
Lær hva de er, hvordan de trenes og hvorfor de er viktige.
🔗 Hvordan AI påvirker miljøet og energiforbruket
Utforsk utslipp, strømbehov og måter å redusere fotavtrykket på.
🔗 Slik fungerer AI-oppskalering for skarpere bilder i dag.
Se hvordan modeller legger til detaljer, fjerner støy og forstørrer rent.
1) Definere «bra» (det kommer an på, og det er greit) 🎯
Før du gjennomfører noen evaluering, bør du bestemme deg for hva suksess vil si. Ellers vil du måle alt og ikke lære noe. Det er som å ta med et målebånd for å bedømme en kakekonkurranse. Jada, du vil få tall, men de vil ikke fortelle deg så mye 😅
Avklar:
-
Brukermål : oppsummering, søk, skriving, resonnement, faktauttrekk
-
Kostnad ved fiasko : en feil filmanbefaling er morsom; en feil medisinsk instruksjon er ... ikke morsom (risikoinnramming: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Kjøretidsmiljø : på enheten, i skyen, bak en brannmur, i et regulert miljø
-
Primære begrensninger : latens, kostnad per forespørsel, personvern, forklaringsevne, flerspråklig støtte, tonekontroll
En modell som er «best» i én jobb kan være en katastrofe i en annen. Det er ikke en selvmotsigelse, det er virkeligheten. 🙂
2) Hvordan et solid rammeverk for evaluering av AI-modeller ser ut 🧰
Jepp, dette er den delen folk hopper over. De tar en referanseverdi, kjører den én gang, og avslutter dagen. Et solid evalueringsrammeverk har noen få konsistente trekk (eksempler på praktiske verktøy: OpenAI Evals / OpenAI evals guide ):
-
Gjentabar – du kan kjøre det igjen neste uke og stole på sammenligninger
-
Representativt – det gjenspeiler dine faktiske brukere og oppgaver (ikke bare trivia)
-
Flerlags – kombinerer automatiserte målinger + menneskelig gjennomgang + kontradiktoriske tester
-
Handlingsrettet – resultatene forteller deg hva du må fikse, ikke bare «poengsummen gikk ned»
-
Sikker mot inngrep – unngår «testing» eller utilsiktet lekkasje
-
Kostnadsbevisst – evaluering i seg selv bør ikke gjøre deg konkurs (med mindre du liker smerte)
Hvis evalueringen din ikke kan overleve når en skeptisk lagkamerat sier «Greit, men koble dette til produksjonen», så er den ikke ferdig ennå. Det er vibe-sjekken.
3) Hvordan evaluere AI-modeller ved å starte med brukstilfelle-segmenter 🍰
Her er et triks som sparer masse tid: del opp brukstilfellet i skiver .
I stedet for å «evaluere modellen», gjør følgende:
-
Intensjonsforståelse (får den det brukeren ønsker)
-
Henting eller kontekstbruk (bruker den gitt informasjon riktig)
-
Resonnement / flertrinnsoppgaver (forblir det sammenhengende på tvers av trinnene)
-
Formatering og struktur (følger det instruksjonene)
-
Sikkerhets- og policytilpasning (unngår den usikkert innhold? Se NIST AI RMF 1.0 )
-
Tone og merkevarestemme (høres det ut som du vil at det skal høres ut)
Dette gjør at «Hvordan evaluere AI-modeller» føles mindre som én stor eksamen og mer som et sett med målrettede spørrekonkurranser. Spørrekonkurranser er irriterende, men håndterbare. 😄
4) Grunnleggende om evaluering frakoblet – testsett, etiketter og de lite glamorøse detaljene som betyr noe 📦
Frakoblet evaluering er der du utfører kontrollerte tester før brukere berører noe (arbeidsflytmønstre: OpenAI Evals ).
Bygg eller samle et testsett som virkelig er ditt
Et godt testsett inneholder vanligvis:
-
Gyldne eksempler : ideelle resultater du stolt kan sende
-
Kanttilfeller : tvetydige ledetekster, rotete inndata, uventet formatering
-
Feilmodusprober : spørsmål som frister til hallusinasjoner eller usikre svar (risikotestrammeverk: NIST AI RMF 1.0 )
-
Mangfoldsdekning : ulike brukerferdighetsnivåer, dialekter, språk, domener
Hvis du bare tester på «rene» ledetekster, vil modellen se fantastisk ut. Da dukker brukerne dine opp med skrivefeil, halve setninger og klikkende energi. Velkommen til virkeligheten.
Merkingsvalg (også kjent som: strenghetsnivåer)
Du kan merke utdata som:
-
Binær : bestått/ikke bestått (rask, hard)
-
Ordinal : 1–5 kvalitetspoeng (nyansert, subjektiv)
-
Multiattributt : nøyaktighet, fullstendighet, tone, siteringsbruk osv. (best, tregere)
Multiattributt er det optimale for mange lag. Det er som å smake på mat og bedømme salthet separat fra tekstur. Ellers sier du bare «bra» og trekker på skuldrene.
5) Målinger som ikke lyver – og målinger som liksom gjør det 📊😅
Målinger er verdifulle ... men de kan også være en glitterbombe. Skinnende, overalt, og vanskelige å rydde opp i.
Vanlige metriske familier
-
Nøyaktighet / eksakt samsvar : flott for utvinning, klassifisering, strukturerte oppgaver
-
F1 / presisjon / tilbakekalling : nyttig når det å gå glipp av noe er verre enn ekstra støy (definisjoner: scikit-learn presisjon/tilbakekalling/F-score )
-
Overlapping av BLEU/ROUGE-stil : greit for oppsummeringsoppgaver, ofte misvisende (originale målinger: BLEU og ROUGE )
-
Innebygging av likhet : nyttig for semantisk samsvar, kan belønne feil, men like svar
-
Suksessrate for oppgaver : «fikk brukeren det de trengte» gullstandarden når den er godt definert
-
Samsvar med begrensninger : følger format, lengde, JSON-gyldighet, skjemaoverholdelse
Det viktigste punktet
Hvis oppgaven din er åpen (skriving, resonnement, supportchat), kan enkelttallsmålinger være ... ustø. Ikke meningsløse, bare ustø. Det er mulig å måle kreativitet med en linjal, men du vil føle deg dum når du gjør det. (Du vil sannsynligvis også stikke øyet ut.)
Så: bruk målinger, men forankre dem til menneskelig gjennomgang og reelle oppgaveresultater (ett eksempel på en LLM-basert evalueringsdiskusjon + forbehold: G-Eval ).
6) Sammenligningstabellen – de beste evalueringsalternativene (med særegenheter, for livet har særegenheter) 🧾✨
Her er en praktisk meny med evalueringsmetoder. Miks og match. De fleste team gjør det.
| Verktøy / Metode | Publikum | Pris | Hvorfor det fungerer |
|---|---|---|---|
| Håndbygd testpakke for prompt | Produkt + eng | $ | Veldig målrettet, fanger opp regresjoner raskt - men du må vedlikeholde det for alltid 🙃 (startverktøy: OpenAI Evals ) |
| Panel for menneskelig vurderingsmatrise | Team som kan avse anmeldere | $$ | Best for tone, nyanser, «ville et menneske akseptere dette», litt kaos avhengig av anmeldere |
| LLM-som-dommer (med rubrikker) | Raske iterasjonsløkker | $-$$ | Rask og skalerbar, men kan arve skjevheter og noen ganger vurderer vibrasjoner, ikke fakta (forskning + kjente problemer med skjevheter: G-Eval ) |
| Motstandsdyktig rødt lagsprint | Sikkerhet + samsvar | $$ | Finner sterke feilmoduser, spesielt rask injeksjon – føles som en stresstest på treningsstudioet (trusseloversikt: OWASP LLM01 Rask injeksjon / OWASP Topp 10 for LLM-apper ) |
| Generering av syntetiske tester | Datalette team | $ | God dekning, men syntetiske ledetekster kan være for pene, for høflige ... brukerne er ikke høflige |
| A/B-testing med ekte brukere | Modne produkter | $$$ | Det klareste signalet – også det mest følelsesmessig stressende når målinger svinger (klassisk praktisk guide: Kohavi et al., «Kontrollerte eksperimenter på nettet» ) |
| Hentingsbasert evaluering (RAG-kontroller) | Søk- og kvalitetssikringsapper | $$ | Tiltakene «bruker kontekst riktig» reduserer inflasjon av hallusinasjonspoeng (RAG-evalueringsoversikt: Evaluering av RAG: En undersøkelse ) |
| Overvåking + driftdeteksjon | Produksjonssystemer | $$-$$$ | Fanger opp forringelse over tid - ikke prangende frem til den dagen den redder deg 😬 (driftoversikt: Konseptdriftundersøkelse (PMC) ) |
Legg merke til at prisene er lavmålte med vilje. De avhenger av skala, verktøy og hvor mange møter du ved et uhell starter.
7) Menneskelig evaluering – det hemmelige våpenet som folk underfinansierer 👀🧑⚖️
Hvis du bare bruker automatisert evaluering, vil du gå glipp av:
-
Tonemismatch («hvorfor er det så sarkastisk»)
-
Subtile faktafeil som ser flytende ut
-
Skadelige implikasjoner, stereotypier eller klønete formuleringer (risiko + skjevhetsrammeverk: NIST AI RMF 1.0 )
-
Feil ved å følge instruksjoner som fortsatt høres «smarte» ut
Gjør rubrikker konkrete (eller så vil anmelderne bruke dem til å frigjøre seg)
Dårlig rubrikk: «Hjelpsomhet»
Bedre rubrikk:
-
Korrekthet : faktisk nøyaktig gitt spørsmålet + kontekst
-
Fullstendighet : dekker nødvendige punkter uten å omgås
-
Klarhet : lesbar, strukturert, minimal forvirring
-
Retningslinjer/sikkerhet : unngår begrenset innhold, håndterer avslag godt (sikkerhetsrammeverk: NIST AI RMF 1.0 )
-
Stil : samsvarer med stemme, tonefall og lesenivå
-
Trofasthet : finner ikke opp kilder eller påstander som ikke er underbygget
Gjør også kontroller mellom vurderere av og til. Hvis to vurderere er uenige hele tiden, er det ikke et «personproblem», det er et rubrikkproblem. Vanligvis (grunnleggende om reliabilitet mellom vurderere: McHugh om Cohens kappa ).
8) Hvordan evaluere AI-modeller for sikkerhet, robusthet og «æsj, brukere» 🧯🧪
Dette er den delen du gjør før lansering – og deretter fortsetter å gjøre, for internett sover aldri.
Robusthetstester som skal inkluderes
-
Skrivefeil, slang, ødelagt grammatikk
-
Veldig lange spørsmål og veldig korte spørsmål
-
Motstridende instruksjoner («vær korte, men inkluder alle detaljer»)
-
Flersvingssamtaler der brukere endrer mål
-
Forsøk på raske injeksjoner («ignorer tidligere regler…») (trusseldetaljer: OWASP LLM01 Rask injeksjon )
-
Sensitive emner som krever nøye avvisning (risiko-/sikkerhetsrammeverk: NIST AI RMF 1.0 )
Sikkerhetsevaluering er ikke bare «nekter den»
En god modell bør:
-
Avvis utrygge forespørsler tydelig og rolig (veiledningsrammeverk: NIST AI RMF 1.0 )
-
Tilby tryggere alternativer når det er passende
-
Unngå å avvise harmløse spørringer for ofte (falske positiver)
-
Håndter tvetydige forespørsler med oppklarende spørsmål (når det er tillatt)
Overdreven avvisning er et reelt produktproblem. Brukere liker ikke å bli behandlet som mistenkelige nisser. 🧌 (Selv om de er mistenkelige nisser.)
9) Kostnad, ventetid og operasjonell realitet – evalueringen alle glemmer 💸⏱️
En modell kan være «fantastisk» og fortsatt være feil for deg hvis den er treg, dyr eller driftsmessig skjør.
Evaluere:
-
Latensfordeling (ikke bare gjennomsnitt – p95 og p99 er viktige) (hvorfor persentiler er viktige: Google SRE-arbeidsbok om overvåking )
-
Kostnad per vellykket oppgave (ikke kostnad per token isolert sett)
-
Stabilitet under belastning (tidsavbrudd, hastighetsgrenser, unormale topper)
-
Verktøyanropspålitelighet (hvis det bruker funksjoner, oppfører det seg)
-
Tendenser for utgangslengde (noen modeller er ustabile, og ustabile koster penger)
En litt dårligere modell som er dobbelt så rask kan vinne i praksis. Det høres opplagt ut, men folk ignorerer det. Som å kjøpe en sportsbil for en tur til butikken, og så klage over bagasjeromsplassen.
10) En enkel, komplett arbeidsflyt du kan kopiere (og justere) 🔁✅
Her er en praktisk fremgangsmåte for hvordan man evaluerer AI-modeller uten å bli fanget i endeløse eksperimenter:
-
Definer suksess : oppgave, begrensninger, kostnader ved fiasko
-
Lag et lite «kjerne»-testsett : 50–200 eksempler som gjenspeiler reell bruk
-
Legg til kant- og motstandersett : injeksjonsforsøk, tvetydige ledetekster, sikkerhetsprober (ledetekstinjeksjonsklasse: OWASP LLM01 )
-
Kjør automatiserte kontroller : formatering, JSON-gyldighet, grunnleggende korrekthet der det er mulig
-
Kjør menneskelig gjennomgang : eksempel på resultater på tvers av kategorier, poengser med rubrikk
-
Sammenlign avveininger : kvalitet vs. kostnad vs. ventetid vs. sikkerhet
-
Pilot i begrenset utgivelse : A/B-tester eller trinnvis utrulling (A/B-testveiledning: Kohavi et al. )
-
Overvåk i produksjon : drift, regresjoner, tilbakemeldingsløkker fra brukere (driftsoversikt: Concept drift survey (PMC) )
-
Iterer : oppdater ledetekster, henting, finjustering, beskyttelsesmekanismer, og kjør deretter evalueringen på nytt (evalueringsiterasjonsmønstre: OpenAI-evalueringsveiledning )
Hold versjonslogger. Ikke fordi det er gøy, men fordi du i fremtiden vil takke deg mens du holder en kaffe og mumler «hva har endret seg…» ☕🙂
11) Vanlige fallgruver (også kjent som: måter folk ved et uhell lurer seg selv på) 🪤
-
Trening til testen : du optimaliserer spørsmål til referansepunktet ser bra ut, men brukerne lider.
-
Lekkasje i evalueringsdata : testforespørsler dukker opp i trenings- eller finjusteringsdata (ups)
-
Tilbedelse av én metrisk : jager én poengsum som ikke gjenspeiler brukerverdi
-
Ignorerer distribusjonsskifte : brukeratferd endres, og modellen din forringes stille (produksjonsrisikorammeverk: Concept drift survey (PMC) )
-
Overindeksering av «smarthet» : smart resonnement spiller ingen rolle om det ødelegger formateringen eller finner opp fakta
-
Ikke testing av avslagskvalitet : «Nei» kan være riktig, men fortsatt forferdelig brukeropplevelse
Vær også forsiktig med demoer. Demoer er som filmtrailere. De viser høydepunkter, skjuler de trege delene og lyver av og til med dramatisk musikk. 🎬
12) Avsluttende oppsummering av hvordan man evaluerer AI-modeller 🧠✨
Å evaluere AI-modeller handler ikke om én enkelt poengsum, det er et balansert måltid. Du trenger protein (korrekthet), grønnsaker (sikkerhet), karbohydrater (hastighet og kostnad), og ja, noen ganger dessert (tone og nytelse) 🍲🍰 (risikoramme: NIST AI RMF 1.0 )
Hvis du ikke husker noe annet:
-
Definer hva «bra» betyr for ditt bruksområde
-
Bruk representative testsett, ikke bare kjente benchmarks
-
Kombiner automatiserte målinger med menneskelig vurdering av rubrikker
-
Test robusthet og sikkerhet som om brukere er fiendtlige (fordi noen ganger ... er de det) (prompt injection class: OWASP LLM01 )
-
Inkluder kostnader og ventetid i evalueringen, ikke som en ettertanke (hvorfor persentiler er viktige: Google SRE Workbook )
-
Overvåk etter lansering – modeller avviker, apper utvikler seg, mennesker blir kreative (avviksoversikt: Konseptavviksundersøkelse (PMC) )
Slik evaluerer du AI-modeller på en måte som holder mål når produktet ditt er live og folk begynner å gjøre uforutsigbare ting. Noe som alltid er tilfelle. 🙂
Vanlige spørsmål
Hva er det første trinnet i hvordan man evaluerer AI-modeller for et ekte produkt?
Start med å definere hva «bra» betyr for ditt spesifikke brukstilfelle. Skriv ned brukerens mål, hva feil koster deg (lav innsats vs. høy innsats), og hvor modellen skal kjøres (sky, på enheten, regulert miljø). List deretter opp harde begrensninger som latens, kostnad, personvern og tonekontroll. Uten dette grunnlaget vil du måle mye og fortsatt ta en dårlig beslutning.
Hvordan bygger jeg et testsett som virkelig gjenspeiler brukerne mine?
Bygg et testsett som virkelig er ditt, ikke bare en offentlig referanse. Inkluder gylne eksempler du stolt kan sende ut, pluss støyende, uoppfordrede spørsmål med skrivefeil, halve setninger og tvetydige forespørsler. Legg til kanttilfeller og feilmodus-prober som frister til hallusinasjoner eller usikre svar. Dekk til mangfold i ferdighetsnivå, dialekter, språk og domener, slik at resultatene ikke kollapser i produksjon.
Hvilke målinger bør jeg bruke, og hvilke kan være misvisende?
Match målinger med oppgavetype. Eksakt samsvar og nøyaktighet fungerer bra for uttrekk og strukturerte resultater, mens presisjon/gjenkalling og F1 hjelper når det å overse noe er verre enn ekstra støy. Overlappende målinger som BLEU/ROUGE kan være misvisende for åpne oppgaver, og innebygd likhet kan belønne «feil, men like» svar. For skriving, støtte eller resonnement, kombiner målinger med menneskelig gjennomgang og suksessrater for oppgaver.
Hvordan bør jeg strukturere evalueringer slik at de er repeterbare og produksjonsdyktige?
Et solid evalueringsrammeverk er repeterbart, representativt, flerlags og handlingsrettet. Kombiner automatiserte kontroller (format, JSON-gyldighet, grunnleggende korrekthet) med menneskelig rubrikk-scoring og kontradiktoriske tester. Gjør det manipuleringssikkert ved å unngå lekkasje og «lære til testen». Hold evalueringen kostnadsbevisst slik at du kan kjøre den ofte, ikke bare én gang før lansering.
Hva er den beste måten å gjennomføre menneskelig evaluering på uten at det blir kaos?
Bruk en konkret vurderingsmatrise slik at anmelderne ikke bruker fristilte metoder. Vurder egenskaper som korrekthet, fullstendighet, klarhet, sikkerhet/policyhåndtering, stil/stemme-samsvar og trofasthet (ikke oppdiktet påstander eller kilder). Sjekk jevnlig enighet mellom vurdererne. Hvis anmelderne stadig er uenige, trenger vurderingsmatrisen sannsynligvis forbedring. Menneskelig vurdering er spesielt verdifull for toneforskjeller, subtile faktafeil og feil i forbindelse med instruksjonsfølge.
Hvordan vurderer jeg sikkerhet, robusthet og risikoer ved rask injeksjon?
Test med «ugh, brukere»-inndata: skrivefeil, slang, motstridende instruksjoner, veldig lange eller veldig korte ledetekster og endringer i mål over flere omganger. Inkluder forsøk på ledetekstinjeksjon som «ignorer tidligere regler» og sensitive emner som krever nøye avslag. God sikkerhetsytelse handler ikke bare om å avslå – det handler om å avslå tydelig, tilby tryggere alternativer når det er passende, og unngå å avslå harmløse spørringer som skader brukeropplevelsen for mange ganger.
Hvordan kan jeg evaluere kostnader og ventetid på en måte som samsvarer med virkeligheten?
Ikke bare mål gjennomsnitt – spor latensfordelingen, spesielt p95 og p99. Evaluer kostnaden per vellykket oppgave, ikke kostnaden per token isolert, fordi nye forsøk og ustabile utdata kan viske ut besparelser. Test stabilitet under belastning (tidsavbrudd, hastighetsgrenser, topper) og pålitelighet for verktøy-/funksjonskall. En litt dårligere modell som er dobbelt så rask eller mer stabil, kan være et bedre produktvalg.
Hva er en enkel, helhetlig arbeidsflyt for å evaluere AI-modeller?
Definer suksesskriterier og begrensninger, og lag deretter et lite kjernetestsett (omtrent 50–200 eksempler) som speiler reell bruk. Legg til kant- og motstandersett for sikkerhet og injeksjonsforsøk. Kjør automatiserte kontroller, og utfør deretter prøver for menneskelig rubrikkvurdering. Sammenlign kvalitet kontra kostnad kontra latens kontra sikkerhet, utfør en pilottest med begrenset utrulling eller A/B-test, og overvåk i produksjon for avvik og regresjoner.
Hva er de vanligste måtene team ved et uhell lurer seg selv på i modellevaluering?
Vanlige feller inkluderer optimalisering av prompter for å nå en målestokk mens brukerne lider, lekkasje av evalueringsprompter til trenings- eller finjusteringsdata, og tilbedelse av en enkelt måleenhet som ikke gjenspeiler brukerverdi. Team ignorerer også distribusjonsendringer, overindekserer på «smarthet» i stedet for formatsamsvar og trofasthet, og hopper over kvalitetstesting ved avslag. Demoer kan skjule disse problemene, så stol på strukturerte evalueringer, ikke fremhev ruller.
Referanser
-
OpenAI - OpenAI evalueringsguide - platform.openai.com
-
Nasjonalt institutt for standarder og teknologi (NIST) – Rammeverk for risikostyring for kunstig intelligens (AI RMF 1.0) – nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (GitHub-depot) - github.com
-
scikit-learn - presisjons_tilbakekalling_fscore_støtte - scikit-learn.org
-
Forening for beregningslingvistikk (ACL-antologi) - BLEU - aclanthology.org
-
Forening for beregningslingvistikk (ACL-antologi) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv – G-Eval – arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Rask injeksjon - owasp.org
-
OWASP – OWASP Topp 10 for store språkmodellapplikasjoner – owasp.org
-
Stanford University - Kohavi et al., «Kontrollerte eksperimenter på nettet» - stanford.edu
-
arXiv - Evaluering av RAG: En undersøkelse - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Konseptdriftsundersøkelse (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh om Cohens kappa - nih.gov
-
Google – SRE-arbeidsbok om overvåking – google.workbook