AI evaluaties: de sleutel tot betrouwbare AI-toepassingen
In het veld van AI-technologie wordt een vraag steeds relevanter: hoe weten we zeker dat wat AI systemen produceren betrouwbaar is? Bij AIStudio werken we dagelijks met deze vraag en zetten we evaluatiesystemen (evals) in om AI niet alleen krachtig, maar ook betrouwbaar te maken.
Twee soorten evaluaties die elk hun waarde hebben
In de AI-wereld kennen we twee hoofdtypen evaluaties: model evals en task evals. Beide spelen een rol in ons werk, maar op verschillende manieren.
Model evals vergelijken verschillende AI-modellen op standaardvragen. Dit zie je vaak op platforms zoals Hugging Face. Je kunt ze ook op kleinere schaal inzetten: binnen je eigen applicatie kun je een eval opzetten die met dezelfde input verschillende modellen (of verschillende prompts) test. Zo zie je precies welk model de beste resultaten geeft voor jouw specifieke gebruik. Deze evals zijn waardevol voor onderzoekers én voor teams die moeten beslissen welk model ze gaan gebruiken.
Als praktijkgerichte AI-bouwers bij AIStudio zijn we daarnaast ook vaak bezig met task evals (taakevaluaties). Deze evaluaties beoordelen niet het model zelf, maar hoe goed de AI presteert op specifieke taken binnen een werkelijke toepassing.
De kracht van "LLM as a judge"
Bij task evals werken we bij AIStudio veel met het "LLM as a judge" principe (waarbij een taalmodel optreedt als beoordelaar). Hierbij laten we een taalmodel zijn eigen output beoordelen.
Dit principe werkt verrassend effectief. Het model beoordeelt zijn eigen prestaties op criteria als:
Nauwkeurigheid: is de informatie correct?
Relevantie: beantwoordt dit wat de gebruiker vraagt?
Kwaliteit: is het antwoord helder, goed gestructureerd en bruikbaar?
In onze projecten passen we dit regelmatig toe. Voor één van onze klanten maken we bijvoorbeeld rapportages, die we samenstellen uit verschillende bronnen. Als het rapport compleet is laten we de AI de juistheid van de inhoud checken door de informatie uit het rapport op te zoeken in de bronnen. We draaien het proces dus om.
Een ander praktijkvoorbeeld: bij het samenvatten van informatie gebruiken we evaluaties om de kwaliteit te controleren voordat deze wordt getoond. Het systeem beoordeelt of de toon juist is, alle relevante punten zijn opgenomen, en de informatie accuraat is weergegeven.
Human-in-the-loop: de kracht van hybride evaluatie
Naast "LLM as a judge" zetten we bij AIStudio ook doelbewust mensen in bij het evaluatieproces. Menselijk oordeel blijft onmisbaar bij nuance, culturele context en ethische vraagstukken.
In de praktijk combineren we vaak:
Automatische evaluaties voor snelheid en consistentie
Menselijke experts voor steekproefsgewijze controle
Gebruikersfeedback voor continue verbetering
Deze hybride aanpak geeft het beste resultaat: systemen die technisch sterk én menselijk relevant zijn. Bovendien leveren menselijke beoordelingen waardevolle trainingsdata om toekomstige AI-evaluaties verder te verbeteren.
De voordelen voor onze klanten
Voor onze klanten betekent deze aanpak drie concrete voordelen:
Consistente kwaliteit
Door output te evalueren voordat deze naar eindgebruikers gaat, kunnen we een constanter kwaliteitsniveau garanderen, ook wanneer data of vragen sterk variëren.Hogere betrouwbaarheid
Evaluaties fungeren als kwaliteitscontrole die fouten identificeert voordat gebruikers ermee worden geconfronteerd. Als een antwoord niet door de evaluatie komt, kan het systeem een nieuwe poging wagen.Gerichte verbetering
De evaluatieresultaten tonen waar systemen tekort schieten, wat ons helpt ze gericht te verbeteren. Dit leidt tot toepassingen die steeds beter worden naarmate ze meer worden gebruikt.
De AIStudio aanpak
Waar veel organisaties vertrouwen op de nieuwste modellen, zetten wij evals in als fundament van onze AI-toepassingen. We implementeren deze evaluaties op verschillende niveaus:
Vooraf: tijdens het ontwerpproces
Tijdens gebruik: realtime controles voordat output naar gebruikers gaat
Achteraf: analyses van prestaties om systemen te verfijnen
Door deze gelaagde benadering zorgen we ervoor dat onze AI-toepassingen niet alleen technisch geavanceerd zijn, maar ook praktisch waardevol en betrouwbaar.
Tot slot
In een vakgebied waar technologie snel evolueert, houden wij bij AIStudio vast aan een praktijkgerichte benadering. Niet de nieuwste modellen, maar de juiste toepassing en betrouwbare resultaten staan centraal. Evaluaties zijn daarbij onmisbaar - ze helpen ons om AI te bouwen waar mensen daadwerkelijk voordeel uit halen.
Benieuwd naar de mogelijkheden van AI voor jouw organisatie?
Loop eens binnen bij een van onze AI Events. Of nog beter: plan een Discovery sessie. Dan kijken we samen waar voor jouw bedrijf de grootste kansen liggen. Maar gewoon contact opnemen mag natuurlijk altijd.
