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Testing

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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.
Akzeptanztest-getriebene LLM-Entwicklung für zuverlässige benutzerzentrierte KI-Systeme
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Dennoch stehen Systeme wie ChatGPT oft in der Kritik. Antworten seien falsch, Fragen würden aufgrund restriktiver Filter nicht beantwortet oder Fakten gar erfunden. In der Softwareindustrie spielt die Sicherstellung von Qualität und Funktionalität eine wichtige Rolle. Fehler sollen schnell gefunden und behoben werden, möglichst noch bevor das Produkt den ..
Testen von KI: Qualitätsmerkmale unter der Lupe – ein Erfahrungsbericht