Kort svar: For at evaluere AI-modeller godt, skal man starte med at definere, hvad "god" ser ud for den virkelige bruger og den beslutning, der er nødvendig. Derefter skal man opbygge gentagelige evalueringer med repræsentative data, stramme lækagekontroller og flere metrikker. Tilføj stress-, bias- og sikkerhedstjek, og når noget ændrer sig (data, prompts, politik), skal man køre harness'en igen og fortsætte med at overvåge efter lanceringen.
Vigtige konklusioner:
Succeskriterier : Definer brugere, beslutninger, begrænsninger og worst-case-fejl, før du vælger metrikker.
Repeterbarhed : Byg et evalueringsredskab, der gentager sammenlignelige tests ved hver ændring.
Datahygiejne : Hold stabile opdelinger, forebyg dubletter og bloker funktionslækage tidligt.
Tillidstjek : Stresstest robusthed, fairness-segmenter og LLM-sikkerhedsadfærd med klare rubrikker.
Livscyklusdisciplin : Udrulning i faser, overvågning af afvigelser og hændelser, og dokumentation af kendte mangler.
Artikler du måske har lyst til at læse efter denne:
🔗 Hvad er AI-etik
Udforsk principperne for ansvarligt design, brug og styring af AI.
🔗 Hvad er AI-bias
Lær, hvordan forudindtagede data skævvrider AI-beslutninger og -resultater.
🔗 Hvad er AI-skalerbarhed
Forstå skalering af AI-systemer med hensyn til ydeevne, omkostninger og pålidelighed.
🔗 Hvad er AI
Et klart overblik over kunstig intelligens, typer og anvendelser i den virkelige verden.
1) Start med den uglamourøse definition af "god"
Før metrikker, før dashboards, før enhver form for benchmark-fleksibilitet - beslut dig for, hvordan succes ser ud.
Afklare:
-
Brugeren: intern analytiker, kunde, kliniker, chauffør, en træt supportmedarbejder klokken 16.00…
-
Beslutningen: godkend lån, markér svindel, foreslå indhold, opsummer noter
-
De største fiaskoer:
-
Falske positiver (irriterende) vs. falske negative (farlige)
-
-
Begrænsningerne: latenstid, pris pr. anmodning, privatlivsregler, krav til forklarbarhed, tilgængelighed
Det er her, teams begynder at optimere for "pæne målinger" i stedet for "meningsfulde resultater". Det sker ofte. Altså ... ofte.
En solid måde at holde dette risikobevidst (og ikke vibrationsbaseret) på er at indramme testning omkring troværdighed og risikostyring i livscyklus, sådan som NIST gør i AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) [1].
2) Hvad gør en god version af "hvordan man tester AI-modeller" ✅
En solid testmetode har et par ufravigelige punkter:
-
Repræsentative data (ikke kun rene laboratoriedata)
-
Tydelige sprækkede områder med lækageforebyggelse (mere om det om et øjeblik)
-
Basislinjer (enkle modeller, du bør overgå - dummyestimatorer findes af en grund [4])
-
Flere målinger (fordi ét tal lyver høfligt for dig, lige i ansigtet)
-
Stresstest (edge cases, usædvanlige input, adversarielle scenarier)
-
Menneskelige gennemgangsløkker (især for generative modeller)
-
Overvågning efter lancering (fordi verden ændrer sig, pipelines går i stykker, og brugerne er ... kreative [1])
Derudover: en god tilgang inkluderer at dokumentere, hvad du har testet, hvad du ikke har testet, og hvad du er nervøs for. Den "hvad jeg er nervøs for"-sektion føles akavet - og det er også der, tilliden begynder at opstå.
To dokumentationsmønstre, der konsekvent hjælper teams med at forblive ærlige:
-
Modelkort (hvad modellen bruges til, hvordan den blev evalueret, hvor den fejler) [2]
-
Datablade for datasæt (hvad dataene er, hvordan de blev indsamlet, hvad de skal/ikke skal bruges til) [3]
3) Værktøjsvirkeligheden: hvad folk bruger i praksis 🧰
Værktøjer er valgfrie. Gode evalueringsvaner er det ikke.
Hvis man ønsker en pragmatisk opsætning, ender de fleste hold med tre kategorier:
-
Eksperimentsporing (kørsler, konfigurationer, artefakter)
-
Evalueringsudstyr (gentagelige offline tests + regressionspakker)
-
Overvågning (drift-agtige signaler, performance proxyer, hændelsesvarsler)
Eksempler du vil se mange i praksis (ikke anbefalinger, og ja - ændringer i funktioner/priser): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.
Hvis du kun vælger én idé fra dette afsnit: byg en gentagelig evalueringsramme . Du ønsker "tryk på knappen → få sammenlignelige resultater", ikke "kør notesbogen igen og bed".
4) Byg det rigtige testsæt (og stop med at lække data) 🚧
Et chokerende antal "fantastiske" modeller snyder ved et uheld.
Til standard ML
Et par usexede regler, der redder karrierer:
-
Hold trænings-/validerings-/testopdelinger stabile (og skriv opdelingslogikken ned)
-
Forhindr dubletter på tværs af opdelinger (samme bruger, samme dokument, samme produkt, næsten dubletter)
-
Hold øje med funktionslækager (fremtidig information, der sniger sig ind i "nuværende" funktioner)
-
Brug baselines (dummy estimatorer), så du ikke fejrer overraskelser ... ingenting [4]
Lækagedefinition (hurtigversionen): alt i træning/evaluering, der giver modellen adgang til information, den ikke ville have på beslutningstidspunktet. Det kan være åbenlyst ("fremtidig etiket") eller subtilt ("tidsstempel efter begivenhed").
For LLM'er og generative modeller
Du opbygger et prompt-and-policy-system , ikke bare "en model".
-
Opret et gyldent sæt af prompts (små, af høj kvalitet, stabile)
-
Tilføj nylige, virkelige prøver (anonymiserede + privatlivssikre)
-
Behold en pakke med kun små og store bogstaver : typografiske fejl, slang, ikke-standard formatering, tomme input, flersprogede overraskelser 🌍
En praktisk ting, jeg har set ske mere end én gang: et team leveres med en "stærk" offline score, og så siger kundesupporten: "Fedt. De mangler med sikkerhed den ene sætning, der betyder noget." Løsningen var ikke "en større model." Det var bedre testprompter , tydeligere rubrikker og en regressionssuite, der straffede præcis den fejltilstand. Simpelthen. Effektiv.
5) Offline evaluering: målinger der betyder noget 📏
Metrikker er fine. Metrisk monokultur er ikke.
Klassificering (spam, bedrageri, hensigt, triage)
Brug mere end præcision.
-
Præcision, tilbagekaldelse, F1
-
Tærskeljustering (din standardtærskel er sjældent "korrekt" for dine omkostninger) [4]
-
Forvirringsmatricer pr. segment (region, enhedstype, brugerkohorte)
Regression (prognoser, prissætning, scoring)
-
MAE / RMSE (vælg baseret på, hvordan du vil straffe fejl)
-
Kalibreringslignende kontroller, når output bruges som "scorer" (stemmer scorerne overens med virkeligheden?)
Rangerings-/anbefalingssystemer
-
NDCG, MAP, MRR
-
Opdel efter forespørgselstype (hoved vs. hale)
Computersyn
-
mAP, IoU
-
Præstation pr. klasse (det er i sjældne klasser, at modellerne generer dig)
Generative modeller (LLM'er)
Det er her, folk bliver… filosofiske 😵💫
Praktiske muligheder, der fungerer i rigtige teams:
-
Menneskelig evaluering (bedste signal, langsomste loop)
-
Parvis præference / sejrsrate (A vs B er lettere end absolut scoring)
-
Automatiserede tekstmålinger (praktisk til nogle opgaver, vildledende til andre)
-
Opgavebaserede kontroller: "Udtrak den de rigtige felter?" "Fulgte den politikken?" "Hentede den kilder, når det var påkrævet?"
Hvis du ønsker et struktureret "multimetrisk, mange-scenarie" referencepunkt, er HELM et godt anker: det skubber eksplicit evaluering ud over nøjagtighed til ting som kalibrering, robusthed, bias/toksicitet og effektivitetsafvejninger [5].
Lille afstikker: Automatiserede målinger af skrivekvalitet føles nogle gange som at bedømme en sandwich ved at veje den. Det er ikke ingenting, men ... kom nu 🥪
6) Robusthedstest: lad den svede lidt 🥵🧪
Hvis din model kun fungerer på pæne input, er det dybest set en glasvase. Pæn, skrøbelig, dyr.
Prøve:
-
Støj: stavefejl, manglende værdier, ikke-standard Unicode, formateringsfejl
-
Distributionsskift: nye produktkategorier, nyt slang, nye sensorer
-
Ekstreme værdier: tal uden for intervallet, gigantiske nyttelaster, tomme strenge
-
"Adversarielle" input, der ikke ligner dit træningssæt, men som brugere
For LLM'er, inkluder:
-
Prompt indsprøjtningsforsøg (instruktioner skjult i brugerindhold)
-
"Ignorer tidligere instruktioner"-mønstre
-
Kanttilfælde ved værktøjsbrug (forkerte URL'er, timeouts, delvise output)
Robusthed er en af de pålidelighedsegenskaber, der lyder abstrakte, indtil der sker hændelser. Så bliver det ... meget håndgribeligt [1].
7) Bias, retfærdighed og hvem det fungerer for ⚖️
En model kan være "præcis" samlet set, men samtidig være konsekvent dårligere for specifikke grupper. Det er ikke en lille fejl. Det er et produkt- og tillidsproblem.
Praktiske trin:
-
Evaluer præstation ud fra meningsfulde segmenter (juridisk/etisk passende at måle)
-
Sammenlign fejlrater og kalibrering på tværs af grupper
-
Test for proxy-funktioner (postnummer, enhedstype, sprog), der kan kode følsomme træk
Hvis du ikke dokumenterer dette et sted, beder du dybest set future-you om at fejlsøge en tillidskrise uden et kort. Modelkort er et godt sted at placere det [2], og NISTs troværdighedsramme giver dig en stærk tjekliste over, hvad "godt" endda bør omfatte [1].
8) Sikkerhedstestning (især for LLM'er) 🛡️
Hvis din model kan generere indhold, tester du mere end bare nøjagtighed. Du tester adfærd.
Inkluder tests for:
-
Ikke tilladt indholdsgenerering (overtrædelser af politikker)
-
Privatlivslækage (afspejler det hemmeligheder?)
-
Hallucinationer i områder med høj indsats
-
Overdreven afvisning (modellen afviser normale anmodninger)
-
Toksicitet og chikane-output
-
Forsøg på dataeksfiltrering via hurtig injektion
En forankret tilgang er: definer politikregler → byg testprompter → score output med menneskelige + automatiserede kontroller → kør det hver gang noget ændrer sig. Den "hver gang"-del er huslejen.
Dette passer perfekt ind i en tankegang om livscyklusrisiko: styr, kortlæg kontekst, mål, administrer, gentag [1].
9) Online testning: gradvise udrulninger (hvor sandheden lever) 🚀
Offline tests er nødvendige. Online eksponering er der, hvor virkeligheden viser sig iført mudrede sko.
Du behøver ikke at være for prangende. Du skal bare være disciplineret:
-
Kør i skyggetilstand (modellen kører, påvirker ikke brugerne)
-
Gradvis udrulning (lille trafik først, udvid hvis det går godt)
-
Spor resultater og hændelser (klager, eskaleringer, politiske fejl)
Selv hvis du ikke kan få øjeblikkelige etiketter, kan du overvåge proxysignaler og driftstilstand (latens, fejlrater, omkostninger). Hovedpointen: du ønsker en kontrolleret måde at opdage fejl på, før hele din brugerbase gør det [1].
10) Overvågning efter implementering: drift, henfald og stille fejl 📉👀
Den model, du testede, er ikke den model, du ender med at leve med. Data ændrer sig. Brugere ændrer sig. Verden ændrer sig. Pipelinen går i stykker klokken 2 om natten. Du ved, hvordan det er ..
Overvåge:
-
Drift af inputdata (skemaændringer, manglende data, forskydninger i fordelingen)
-
Outputdrift (skift i klassebalance, skift i score)
-
Ydelsesproxyer (fordi etiketteforsinkelser er reelle)
-
Feedbacksignaler (tommelfingeren nedad, genredigeringer, eskaleringer)
-
Regressioner på segmentniveau (de stille dræbere)
Og indstil alarmgrænser, der ikke er for rykvise. En skærm, der skriger konstant, bliver ignoreret - ligesom en bilalarm i en by.
Denne "overvåg + forbedr over tid"-løkke er ikke valgfri, hvis du er interesseret i troværdighed [1].
11) En praktisk arbejdsgang, du kan kopiere 🧩
Her er en simpel løkke, der skalerer:
-
Definer succes- + fejltilstande (inkluder omkostninger/latens/sikkerhed) [1]
-
Opret datasæt:
-
gyldent sæt
-
kant-etui-pakke
-
nylige, rigtige prøver (privatlivssikker)
-
-
Vælg metrikker:
-
opgavemålinger (F1, MAE, sejrsrate) [4][5]
-
sikkerhedsmålinger (beståelsesprocent for politikker) [1][5]
-
operationelle målinger (latens, omkostninger)
-
-
Byg en evalueringsstruktur (kører ved hver model/promptændring) [4][5]
-
Tilføj stresstests + adversarielle tests [1][5]
-
Menneskelig gennemgang af en stikprøve (især for LLM-output) [5]
-
Send via skygge + trinvis udrulning [1]
-
Overvåg + alarm + genoptræning med disciplin [1]
-
Dokumentet resulterer i en opskrivning i modelkortstil [2][3]
Træning er glamourøst. Testning er husleje.
12) Afsluttende noter + kort opsummering 🧠✨
Hvis du bare husker et par ting om, hvordan man tester AI-modeller :
-
Brug repræsentative testdata og undgå lækage [4]
-
Vælg flere målepunkter knyttet til reelle resultater [4][5]
-
For LLM'er, læn dig op ad menneskelig gennemgang + sammenligninger af stilarter baseret på succesrate [5]
-
Testrobusthed - usædvanlige input er normale input i forklædning [1]
-
Rul ud sikkert og overvåg, da modellerne forskyder sig, og rørledningerne går i stykker [1]
-
Dokumentér, hvad du testede, og hvad du ikke testede (ubehageligt, men effektivt) [2][3]
Testning handler ikke bare om at "bevise, at det virker". Det handler om at "finde ud af, hvordan det fejler, før dine brugere gør det". Og ja, det er mindre sexet - men det er den del, der holder dit system i gang, når tingene bliver ustabile ... 🧱🙂
Ofte stillede spørgsmål
Den bedste måde at teste AI-modeller på, så de matcher de reelle brugerbehov
Start med at definere "god" i forhold til den rigtige bruger og den beslutning, som modellen understøtter, ikke blot en leaderboard-metrik. Identificer de mest omkostningsfulde fejltilstande (falske positive vs. falske negative) og angiv hårde begrænsninger som latenstid, omkostninger, privatliv og forklaringsevne. Vælg derefter metrikker og testcases, der afspejler disse resultater. Dette forhindrer dig i at optimere en "pæn metrik", der aldrig omsættes til et bedre produkt.
Definition af succeskriterier før valg af evalueringsmålinger
Skriv ned, hvem brugeren er, hvilken beslutning modellen skal understøtte, og hvordan "worst-case-fejl" ser ud i produktion. Tilføj operationelle begrænsninger som acceptabel latenstid og omkostninger pr. anmodning, plus styringsbehov som privatlivsregler og sikkerhedspolitikker. Når disse er klare, bliver metrikker en måde at måle det rigtige på. Uden den framing har teams en tendens til at optimere det, der er lettest at måle.
Forebyggelse af datalækage og utilsigtet snyd i modelevaluering
Hold trænings-/validerings-/testopdelinger stabile, og dokumenter opdelingslogikken, så resultaterne forbliver reproducerbare. Bloker aktivt dubletter og næsten-dubletter på tværs af opdelinger (samme bruger, dokument, produkt eller gentagne mønstre). Vær opmærksom på funktionslækager, hvor "fremtidig" information glider ind i input via tidsstempler eller felter efter hændelsen. En stærk baseline (selv dummy-estimatorer) hjælper dig med at bemærke, når du fejrer støj.
Hvad en evalueringsramme bør indeholde, så testene forbliver gentagelige på tværs af ændringer
Et praktisk harness genkører sammenlignelige tests på hver model, prompt eller politikændring ved hjælp af de samme datasæt og scoringsregler. Det inkluderer typisk en regressionssuite, klare metrikdashboards og gemte konfigurationer og artefakter for sporbarhed. For LLM-systemer har det også brug for et stabilt "gyldent sæt" af prompts plus en edge-case-pakke. Målet er "tryk på knappen → sammenlignelige resultater", ikke "kør notesbogen igen og bed"
Metrikker til test af AI-modeller ud over nøjagtighed
Brug flere metrikker, da et enkelt tal kan skjule vigtige afvejninger. For klassificering skal du parre præcision/recall/F1 med tærskeljustering og forvirringsmatricer efter segment. For regression skal du vælge MAE eller RMSE baseret på, hvordan du vil straffe fejl, og tilføje kalibreringslignende kontroller, når output fungerer som scorer. For rangering skal du bruge NDCG/MAP/MRR og slice by head vs tail-forespørgsler for at fange ujævn ydeevne.
Evaluering af LLM-output, når automatiserede målinger ikke lever op til forventningerne
Behandl det som et prompt-and-policy-system og giv en score for adfærd, ikke kun tekstlighed. Mange teams kombinerer menneskelig evaluering med parvis præference (A/B-win-rate) plus opgavebaserede kontroller som "udtrak den de rigtige felter" eller "fulgte den politikken". Automatiserede tekstmålinger kan hjælpe i snævre tilfælde, men de overser ofte det, som brugerne er interesserede i. Tydelige rubrikker og en regressionssuite betyder normalt mere end en enkelt score.
Robusthedstests, der skal køres, så modellen ikke går i stykker ved støjende input
Stresstest modellen for typografiske fejl, manglende værdier, mærkelig formatering og ikke-standard Unicode, da rigtige brugere sjældent er pæne. Tilføj distributionsskifttilfælde som nye kategorier, slang, sensorer eller sprogmønstre. Inkluder ekstreme værdier (tomme strenge, enorme nyttelaster, tal uden for intervallet) for at afdække skrøbelig adfærd. For LLM'er skal du også teste prompt injection-mønstre og værktøjsbrugsfejl som timeouts eller delvise output.
Kontrol af bias og retfærdighed uden at fare vild i teorien
Evaluer ydeevne på meningsfulde snit, og sammenlign fejlrater og kalibrering på tværs af grupper, hvor det er juridisk og etisk passende at måle. Kig efter proxy-funktioner (som postnummer, enhedstype eller sprog), der indirekte kan kode følsomme træk. En model kan se "præcis samlet set" ud, mens den konsekvent fejler for specifikke kohorter. Dokumenter, hvad du målte, og hvad du ikke målte, så fremtidige ændringer ikke stille og roligt genindfører regressioner.
Sikkerhedstests, der skal inkluderes for generative AI- og LLM-systemer
Test for ikke-tilladt indholdsgenerering, privatlivslækage, hallucinationer i domæner med høj indsats og overdreven afvisning, hvor modellen blokerer normale anmodninger. Inkluder forsøg på hurtig indsprøjtning og dataudfiltrering, især når systemet bruger værktøjer eller henter indhold. En forankret arbejdsgang er: definer politikregler, opbyg et sæt testprompter, score med menneskelige plus automatiserede kontroller, og genkør det, når prompter, data eller politikker ændres. Konsistens er den leje, du betaler.
Udrulning og overvågning af AI-modeller efter lancering for at fange afvigelser og hændelser
Brug trinvise udrulningsmønstre som skyggetilstand og gradvise trafikkramper for at finde fejl, før hele din brugerbase gør det. Overvåg inputdrift (skemaændringer, manglende indstillinger, distributionsskift) og outputdrift (scoreskift, klassebalanceskift) plus driftstilstand som latenstid og omkostninger. Spor feedbacksignaler som redigeringer, eskaleringer og klager, og se regressioner på segmentniveau. Når noget ændrer sig, skal du køre den samme harness igen og fortsætte med at overvåge kontinuerligt.
Referencer
[1] NIST - Risikostyringsramme for kunstig intelligens (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] Mitchell et al. - “Modelkort til modelrapportering” (arXiv:1810.03993)
[3] Gebru et al. - “Datablade til datasæt” (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - Dokumentation om “Modelvalg og evaluering”
[5] Liang et al. - “Holistisk evaluering af sprogmodeller” (arXiv:2211.09110)