💡 Zusammenfassung
Das Webinar beleuchtet, wie Large Language Models (LLMs) bewertet werden können, um deren Qualität sicherzustellen. Luca Maria Trautmann und Constantin Sanders von der Alexander Tam GmbH zeigen, warum es entscheidend ist, die Ausgabe von LLMs sorgfältig zu evaluieren, besonders angesichts der potenziellen Fehler und Risiken, die solche Modelle mit sich bringen können. Sie stellen verschiedene Evaluierungsmethoden vor, darunter die Bewertung von Eingaben (Prompts) und die Überprüfung von Ausgaben auf Relevanz, Halluzinationen und andere Fehler. Zudem werden spezifische Techniken wie das Retrieval Augmented Generation (RAG) System und Guardrails erläutert, um die Leistung von LLM-basierten Systemen zu überwachen und zu verbessern. Das Webinar gibt einen umfassenden Überblick über Methoden und Techniken, um die Qualität von LLMs während ihres gesamten Lebenszyklus sicherzustellen.

⬆️ Highlights
💬 Prompt-Engineering: Die Bedeutung präziser und kontextbezogener Prompts für die Leistungsfähigkeit von LLMs.
📊 Evaluierungsmethoden: Vorstellung verschiedener Techniken zur Bewertung von LLM-Ausgaben, wie Guardrails und LLM as a Judge.
🔍 RAG-Systeme: Detaillierte Erklärung des Einsatzes von Retrieval Augmented Generation Systemen zur Verbesserung der Output-Qualität.
⚙️ Systemoptimierung: Diskussion über die Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Optimierung und Evaluierung von LLM-basierten Systemen.

Kapitelübersicht
00:00:05 – Einleitung und Vorstellung Begrüßung und kurze Vorstellung der Referenten und des Themas: Bewertung und Qualitätssicherung von LLMs.
00:01:48 – Warum LLM-Evaluierung wichtig ist Diskussion über die Relevanz der Evaluierung, einschließlich Beispielen für fehlerhafte LLM-Ausgaben und deren Auswirkungen.
00:05:32 – Unterschiede zur klassischen ML-Evaluierung Vergleich zwischen der Evaluierung von LLMs und traditionellen Machine Learning Modellen, inklusive der Herausforderungen bei LLMs.
00:09:22 – Retrieval Augmented Generation (RAG) Einführung in RAG-Systeme und deren Bedeutung für die Integration von spezifischem Domänenwissen in LLMs.
00:12:03 – Evaluierung von Prompts Erläuterung, wie Prompts strukturiert und optimiert werden können, um die bestmöglichen Ergebnisse von LLMs zu erhalten.
00:17:35 – Bewertung der LLM-Ausgabe Diskussion über die verschiedenen Methoden zur Evaluierung der Qualität von LLM-Ausgaben, einschließlich Guardrails und Use-Case spezifischer Metriken.
00:26:04 – LLM as a Judge Nutzung von LLMs zur Bewertung anderer LLMs, einschließlich der Vorteile und Herausforderungen dieser Methode.
00:32:23 – Halluzinationen erkennen Techniken zur Identifizierung von Halluzinationen in LLM-Ausgaben und deren Einfluss auf die Gesamtausgabequalität.
00:35:53 – Evaluierung von RAG-Systemen Erklärung von Metriken und Techniken zur Bewertung von RAG-Systemen, einschließlich der Berechnung von Kontextpräzision und anderen relevanten Metriken.