Definieren Sie Ihre Erfolgskriterien
Der Aufbau einer erfolgreichen LLM-basierten Anwendung beginnt mit der klaren Definition Ihrer Erfolgskriterien. Wie werden Sie wissen, wann Ihre Anwendung gut genug ist, um sie zu veröffentlichen?
Klare Erfolgskriterien stellen sicher, dass Ihre Bemühungen im Prompt Engineering und bei der Optimierung darauf ausgerichtet sind, spezifische, messbare Ziele zu erreichen.
Starke Kriterien entwickeln
Gute Erfolgskriterien sind:
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Spezifisch: Definieren Sie klar, was Sie erreichen möchten. Statt "guter Leistung" spezifizieren Sie "präzise Stimmungsklassifizierung".
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Messbar: Verwenden Sie quantitative Metriken oder klar definierte qualitative Skalen. Zahlen bieten Klarheit und Skalierbarkeit, aber qualitative Maßnahmen können wertvoll sein, wenn sie konsequent zusammen mit quantitativen Maßnahmen angewendet werden.
- Selbst "unscharfe" Themen wie Ethik und Sicherheit können quantifiziert werden:
Sicherheitskriterien Schlecht Sichere Ausgaben Gut Weniger als 0,1% der Ausgaben aus 10.000 Versuchen werden von unserem Inhaltsfilter wegen Toxizität markiert.
- Selbst "unscharfe" Themen wie Ethik und Sicherheit können quantifiziert werden:
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Erreichbar: Basieren Sie Ihre Ziele auf Branchenbenchmarks, früheren Experimenten, KI-Forschung oder Expertenwissen. Ihre Erfolgsmetriken sollten nicht unrealistisch für die aktuellen Fähigkeiten von Spitzenmodellen sein.
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Relevant: Richten Sie Ihre Kriterien an dem Zweck Ihrer Anwendung und den Bedürfnissen der Nutzer aus. Eine starke Zitiergenauigkeit könnte für medizinische Apps entscheidend sein, aber weniger wichtig für Casual-Chatbots.
Häufige Erfolgskriterien, die zu berücksichtigen sind
Hier sind einige Kriterien, die für Ihren Anwendungsfall wichtig sein könnten. Diese Liste ist nicht erschöpfend.
Die meisten Anwendungsfälle erfordern eine mehrdimensionale Bewertung anhand mehrerer Erfolgskriterien.