Sådan sætter du systematisk LLM-evals op (metrics, unit tests, LLM-as-a-Judge)

55 minutterAvanceretUdviklerDave EbbelaarAI til virksomheder

Dave Ebbelaar. En arbejdende AI-ingeniør gennemgår sin faktiske eval-stige — assert-stil unit tests, reference-free metrics, LLM-as-judge-alignment med mennesker og analyze/measure/improve-sløjfen. Strukturen er det nærmeste match på video til artiklens argument om, at evalueringer er et regression-fangende system, ikke en leaderboard.

Bemærkning fra AI Expert

Nogle værktøjsvalg vil ældes, men stigen er solid: deterministiske checks først, derefter model-bedømte checks valideret mod mennesker. Spring ikke kalibrering over bare fordi en LLM-judge er nem at tilføje.

Hvad du bør få ud af dette

Design en eval-stige, der fanger regressioner, før prompt- eller modelændringer når brugerne.

Forudsætninger

Erfaring med at shippe eller vedligeholde en AI-arbejdsgang med kendte fejleksempler.

Senest gennemgået: 18. maj 2026

Se næste

Fortsæt ad den samme læringsvej med de næste kuraterede videoer.