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Akzeptanztest-getriebene LLM-Entwicklung für zuverlässige benutzerzentrierte KI-Systeme

Große Sprachmodelle (LLMs) und ihre neuen, autonomen Anwendungen entwickeln sich rasant, was deren Qualitätssicherung wichtiger, aber auch schwieriger macht. Dieser Artikel zeigt, wie sich Best Practices aus unterschiedlichen Disziplinen systematisch vereinen lassen – hin zu einer akzeptanztestgetriebenen Entwicklung von LLMs, die verlässlichere, benutzerzentrierte KI-Systeme ermöglichen.

Die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben in den letzten Jahren massiv zugenommen und damit viele neue Anwendungsbereiche ermöglicht. Zum Beispiel kann ein natürlichsprachlicher, autonomer Telefonassistent das telefonische Buchen eines Termins in einer Arztpraxis automatisieren.

Diese neuen Anwendungsbereiche bringen jedoch auch neue Herausforderungen in der Entwicklung von KI-Systemen mit LLMs (LLM-Systemen) mit:

  • In der Entwicklung, Validierung und Verifikation von…