Ein Wegweiser durch KI-Positionen

Evaluationen und Benchmarks

Die Quellen sind über 18 Monate alt.

Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

Anzahl der Quellen: 2

Neueste datierte Quelle: 2024-07

Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.

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Einfach erklärt

Tests, mit denen man herausfindet, was ein System gut kann, wo es scheitert und unter welchen Bedingungen. [1]

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Grenzen und Unterschiede

Ein gutes Ergebnis gilt für die getesteten Bedingungen. Es entscheidet nicht über die Leistung bei jeder Aufgabe und bestätigt nicht die Sicherheit der gesamten Anwendung. [1] [2]

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Ausführlicher erklärt

Eine Evaluation legt Aufgaben und Verfahren zur Beurteilung der Ergebnisse fest. Ein Benchmark bietet gemeinsame Aufgaben oder Messgrößen zum Vergleich. Verschiedene Tests können Genauigkeit, Beständigkeit, schädliche Ausgaben oder Ressourcenverbrauch untersuchen. [1]

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Wie das zur Karte passt

Frage bei einem Testergebnis, welche Aufgaben, Modelle, Anweisungen und Messgrößen verglichen wurden. [1]

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https://theaiatlas.org/ideas/evaluation/

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Quellen und Umfang unserer Lektüre

  1. 1. Holistic Evaluation of Language Models

    Die Quelle ist über 18 Monate alt.

    Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

    Anzahl der Quellen: 1

    Neueste datierte Quelle: 2022-11-16

    Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

    Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.

    Kurzfassung und Versionsverlauf wurden gelesen, darunter mehrere Anwendungsfälle und Maße, standardisierte Vergleiche und eingeräumte Lücken der Abdeckung. Verwendet für Prüfprinzipien; historische Modellwerte werden nicht als aktuelle Rangliste dargestellt.

  2. 2. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile

    Die Quelle ist über 18 Monate alt.

    Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

    Anzahl der Quellen: 1

    Neueste datierte Quelle: 2024-07

    Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

    Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.

    Einleitung, Abschnitt 2.2 zu erfundenen Angaben und ausgewählte MEASURE-Maßnahmen 2.3, 2.5, 2.6, 2.7 und 2.9 wurden gelesen. Sie betreffen Prüfbelege, Verallgemeinerung, Zitate, Prüfung erzeugten Codes und Schutzmaßnahmen. Ein freiwilliges Risikomanagementprofil; es wird nicht behauptet, dass alle 64 Seiten oder jede zitierte Studie geprüft wurden.

Ausgabe und maschinenlesbare Belege

Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.

Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten