Die Rolle von Evals in der KI-Produktentwicklung

In der heutigen schnelllebigen Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist die Optimierung von KI-Produkten entscheidend für den Erfolg. Raindrop, ein Unternehmen, das sich auf die Überwachung der Leistung von KI-Agenten spezialisiert hat, hat die Bedeutung von Evaluierungen (Evals) in diesem Prozess hervorgehoben. In einem kürzlich veröffentlichten Blogbeitrag äußerte Ben Hylak, CTO von Raindrop, seine Ansichten zu Evals und kritisierte die Position von Ankur, dem CEO von Braintrust, der Evals als die Zukunft der Produktoptimierung bezeichnete.

Hylak argumentiert, dass Monitoring und die Analyse von realen Leistungsdaten wichtiger sind als traditionelle Evals. In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Aspekte von Evals, deren Bedeutung in der KI-Produktentwicklung sowie die Herausforderungen und Limitationen von Evals und A/B-Tests untersuchen.

Was sind Evals?

Der Begriff „Eval“ wird häufig verwendet, um verschiedene Arten von Tests und Bewertungen zu beschreiben, die in der KI-Entwicklung eingesetzt werden. Hylak identifiziert mehrere Definitionen von Evals, darunter:

• Eine bekannte Eingabe ohne Validator, die eine menschliche Bewertung erfordert.
• Eine bekannte Eingabe mit einer bekannten Ausgabe und einem deterministischen Validator.
• Tests, die speziell für große Sprachmodelle (LLMs) entwickelt wurden.

Diese unterschiedlichen Definitionen können zu Verwirrung führen und die Entscheidungsfindung erschweren. Hylak betont, dass es wichtig ist, die verschiedenen Arten von Evals zu verstehen, um ihre Wirksamkeit zu maximieren.

Die Kritik an Evals

Hylak kritisiert die Behauptung von Ankur, dass Evals die Zukunft der Produktoptimierung darstellen. Er argumentiert, dass die Realität anders aussieht:

• Test Driven Development (TDD) ist rückläufig: In der Vergangenheit war das Testen von Software entscheidend, da Fehler lange Zeit nicht behoben werden konnten. Heute ermöglichen moderne Monitoring-Tools eine schnellere Fehlerbehebung und reduzieren die Notwendigkeit für umfangreiche Tests.
• Die Messung der Produktqualität: Hylak weist darauf hin, dass die tatsächliche Leistung eines Produkts in der realen Welt entscheidend ist. Evals allein sind nicht ausreichend, um die Qualität eines Produkts zu bewerten.
• Herausforderungen bei der Iteration: Ankur behauptet, dass Evals schnelle Iterationen ermöglichen. Hylak argumentiert jedoch, dass A/B-Tests in der Praxis schneller Ergebnisse liefern können und dass Evals oft nicht die gewünschten Informationen liefern.

Die Bedeutung von Monitoring

Hylak hebt hervor, dass Monitoring eine entscheidende Rolle in der KI-Produktentwicklung spielt. Durch die Überwachung der Leistung von KI-Agenten können Unternehmen Probleme identifizieren und beheben, bevor sie in der Produktion auftreten. Dies ermöglicht eine schnellere Iteration und Anpassung an die Bedürfnisse der Benutzer.

Die Kombination von Monitoring mit Evals kann eine umfassendere Sicht auf die Produktleistung bieten. Hylak schlägt vor, dass Unternehmen ihre Evals kontinuierlich anpassen sollten, um sicherzustellen, dass sie die tatsächliche Benutzererfahrung widerspiegeln.

Fazit

Die Diskussion über Evals in der KI-Produktentwicklung ist komplex und vielschichtig. Während Evals eine Rolle im Testprozess spielen, betont Hylak die Notwendigkeit, sich auf Monitoring und die Analyse realer Leistungsdaten zu konzentrieren. In einer Zeit, in der KI-Agenten immer leistungsfähiger und unvorhersehbarer werden, ist es entscheidend, die richtigen Werkzeuge und Ansätze zu wählen, um die Qualität und Leistung von KI-Produkten zu gewährleisten.

Quellenliste:

• Quelle: THOUGHTS ON EVALS
• Statsig by OpenAI
• Eppo by Datadog
• Replit’s Approach to A/B Testing