AI nyheter: Bedrifter må gå fra subjektive «vibes» til strukturerte, flerfaktors evalueringer når de velger LLM.
Mange team baserer modellvalg på ad hoc-prøving og subjektive inntrykk, noe som gir risiko for skjevheter, manglende dekning av edge‑cases, inkonsistens og fravær av sporbare mål. Standardiserte benchmarker som MMLU, HellaSwag og HELM kan effektivt snevre inn kandidatene, men målene er ofte generaliserte og fanger ikke domene‑spesifikk ytelse, kostnader, latenstid eller sikkerhetskrav. Fornuftig modellvalg krever en strukturert fler‑dimensjonal evaluering: korrekthet, fullstendighet, relevans, koherens, instruksjonsfølging, latenstid og kostnadseffektivitet. Bruk av kvantitative mål kombinert med menneskelige eller KI‑baserte ratere og etablering av ground truth gir bedre grunnlag for sammenligning og forbedring. Som praktisk eksempel beskrives bruk av 360‑Eval for å orkestrere evalueringer av fire LLM‑modeller i Amazon Bedrock med mål på nøyaktighet, latenstid og kostnad, samt vurdering av format og instruksjonsfølging.
Kort kontekst for Norge: Norske virksomheter som implementerer kunstlig intelligens (KI) bør prioritere slike målbare evalueringer for å vurdere kostnader, responstid og korrekthet før produksjonssetting.
Kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-vibes-how-to-properly-select-the-right-llm-for-the-right-task | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
