Vier Hauptansätze zur Bewertung von LLMs: Von Benchmarks zu Bewertungsmodellen

Dieser Artikel gibt einen Überblick über vier Hauptmethoden zur Bewertung großer Sprachmodelle (LLMs): Multiple-Choice-Evaluierung (MMLU), Verifier, Ranglisten (Leaderboards) und LLM-as-a-Judge. Jede Methode wird detailliert beschrieben und anhand von Codebeispielen auf Basis des Qwen3 0.6B-Modells veranschaulicht. Das Material basiert auf einem Artikel von Sebastian Raschka.

Reasoning-KI-Modelle: Wie sie funktionieren und warum sie wichtig sind

Große Reasoning-Modelle (LRMs) simulieren das langsame Denken des Menschen und übertreffen klassische Große Sprachmodelle (LLMs) bei der Lösung komplexer Probleme. Ihre Funktionsweise basiert auf Ketten-von-Gedanken-Reasoning, zusätzlichen Berechnungen während der Inferenz und bestärkendem Lernen. Trotz beeindruckender Ergebnisse bleibt der Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) offen.

OpenAI Anthropic Google/DeepMind DeepSeek