211 MinutenTiefeneinblick in LLMs wie ChatGPT
Den modernen LLM-Stack so gut verstehen, dass Sie Tokens, Training, Werkzeuge und Fehlermodi fundiert beurteilen können.
FortgeschrittenChatGPT & große Sprachmodelle
Warum KI-Evals die gefragteste neue Fähigkeit für Produktentwickler sind | Hamel Husain & Shreya Shankar
Lenny's Podcast. Hamel Husain und Shreya Shankar durchlaufen den gesamten Eval-Workflow anhand eines realen KI-Assistenten für die Immobilienverwaltung — Traces prüfen, Fehler offen und axial kodieren, einen sinnvollen Abbruchpunkt bestimmen, einen LLM-as-Judge entwickeln und ihn anhand menschlicher Bewertungen validieren. Dieses seltene ausführliche Gespräch richtet sich tatsächlich an Produktmanager und Teamleitungen statt an ML-Entwickler. Es behandelt außerdem genau den vom Artikel empfohlenen Rhythmus von „30 Minuten pro Woche nach der Einrichtung“.
Hinweis von AI Expert
Dies bleibt eine der besten Eval-Erklärungen für Nicht-Entwickler, weil die Workflow-Disziplin statt eines bestimmten Tools im Mittelpunkt steht. Übernehmen Sie die Methode und wählen Sie anschließend Tools, die zu Ihren Anforderungen an Datenschutz und Observability passen.
Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten
Lernen Sie den Eval-Zyklus für Produktentwickler kennen: Traces prüfen, Fehler kennzeichnen, Kriterien definieren, Änderungen testen und die Ergebnisse mit menschlichen Bewertungen vergleichen.
Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen
Sie benötigen mindestens einen KI-Workflow, dessen Qualität sich mit der Zeit verbessern oder verschlechtern kann.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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