Testen

Frage	Beispielantwort
Was sind die Testanforderungen (z. B. Komponententests, Integrationstests, end-to-end Tests)?	Komponententests für einzelne Komponenten, end-to-end Integrationstests mit externen Systemen, Tests für kritische Szenarien usw.
Wie stellen Sie die Datenqualität und Konsistenz zwischen verschiedenen Quellen für generatives KI-Training sicher?	Wir gewährleisten die Datenqualität durch automatisierte Tools zur Datenprofilierung, regelmäßige Datenprüfungen und einen zentralisierten Datenkatalog. Wir haben Richtlinien zur Datenverwaltung eingeführt, um die Konsistenz zwischen den Quellen sicherzustellen und die Datenherkunft aufrechtzuerhalten.
Wie wird das generative KI-Modell evaluiert und validiert?	Mithilfe eines Holdout-Datensatzes, einer Bewertung durch Menschen, A/B-Tests usw.
Was sind die Kriterien für die Bewertung der Leistung und Genauigkeit des generativen KI-Modells?	Präzision, Erinnerungsvermögen, F1-Wert, Ratlosigkeit, menschliche Bewertung und so weiter.
Wie werden Randfälle und Eckfälle identifiziert und behandelt?	Durch den Einsatz einer umfassenden Testsuite, Evaluierung durch Menschen, kontradiktorische Tests usw.
Wie werden Sie das generative KI-Modell auf mögliche Verzerrungen testen?	Mithilfe demografischer Paritätsanalysen, Tests zur Chancengleichheit, Techniken zur Reduzierung von Vorurteilen, kontrafaktischen Tests usw.
Welche Kennzahlen werden verwendet, um die Fairness der Ergebnisse des Modells zu messen?	Uneinheitliches Wirkungsverhältnis, ausgeglichene Gewinnchancen, demografische Parität, individuelle Fairnesskennzahlen usw.
Wie stellen Sie sicher, dass Ihre Testdatensätze für die Erkennung von Verzerrungen eine vielfältige Repräsentation enthalten?	Durch die Verwendung stratifizierter Stichproben aus demografischen Gruppen, die Zusammenarbeit mit Experten für Diversität, die Verwendung synthetischer Daten zum Füllen von Lücken usw.
Welches Verfahren wird für die kontinuierliche Überwachung der Fairness der Modelle nach der Einführung eingeführt?	Regelmäßige Fairness-Audits, automatische Systeme zur Erkennung von Verzerrungen, Analyse von Benutzerfeedback, regelmäßige Fortbildung mit aktualisierten Datensätzen usw.
Wie werden Sie mit intersektionalen Vorurteilen im generativen KI-Modell umgehen?	Mithilfe intersektionaler Fairnessanalysen, Subgruppentests, Zusammenarbeit mit Fachexperten für Intersektionalität usw.
Wie werden Sie die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Sprachen und kulturellen Kontexten testen?	Durch die Verwendung mehrsprachiger Testsets, die Zusammenarbeit mit Kulturexperten, lokalisierte Fairness-Metriken, interkulturelle Vergleichsstudien usw.