Evals für LLMs: Evaluierungssysteme für KI-Modelle verstehen

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Eval-Frameworks sind wie Penetrationstests für KI: Sie bewerten systematisch die Sicherheit von LLMs und prüfen vor der Bereitstellung ihre Widerstandsfähigkeit gegen adversariale Eingaben, Datenvergiftung und Jailbreaks.

• Mehrere Dimensionen sind entscheidend: Moderne Evals kombinieren Metriken für Halluzinationen, Verzerrungen, Relevanz und mehr und kommen über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg zum Einsatz – von der Vorproduktion über CI/CD bis hin zur Produktion.

• Red Teaming ergänzt strukturierte Evals: Evals liefern automatisierte, wiederholbare Metriken; Red Teaming deckt dagegen kreative, realitätsnahe Angriffswege auf, die strukturierte Tests möglicherweise übersehen.

• Die Einbindung von Evals in CI/CD ermöglicht sichere Agilität: Als automatisierte Leitplanken helfen integrierte Evals, Regressionen zu erkennen und Sicherheit sowie Compliance kontinuierlich durchzusetzen, während sich Modelle weiterentwickeln.

• Die AI Trust Platform von Snyk gewährleistet Security by Design: Sie integriert KI-native Sicherheit direkt in Entwicklungs-Workflows, um KI-gestützte Innovationen sicher zu beschleunigen.

Was sind Evals?

Evals sind systematische Evaluierungs-Frameworks, mit denen getestet wird, wie gut Large Language Models (LLMs) und KI-Systeme definierte Aufgaben bewältigen – darunter auch sicherheitsrelevante Szenarien. 

Für Cybersicherheitsexpertinnen und -experten sind Evals wie Penetrationstests für KI: Sie messen die Widerstandsfähigkeit gegen adversariale Prompts, Datenvergiftung oder Jailbreak-Versuche und prüfen zugleich Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Verzerrungen. Mit strukturierten Evals können Sicherheitsteams das Verhalten eines KI-Modells bewerten, Schwachstellen in seinen Antworten erkennen und vor der Bereitstellung sicherstellen, dass das System die Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Risikomanagement erfüllt.

Zentrale Komponenten moderner Evals

• Bewertung anhand mehrerer Metriken: Neben der Genauigkeit werden auch Halluzinationserkennung, die Messung von Verzerrungen und Sicherheitsbewertungen berücksichtigt.

• Iterative Evaluierungszyklen: Beginnen Sie einfach und steigern Sie schrittweise die Komplexität.

• Realitätsnahe Datensätze: Die Branche setzt zunehmend auf Testszenarien, die der Produktion ähneln.

• Analyse von Fehlermodi: Systematische Identifizierung von Sonderfällen und Schwachstellen.

Evals und Red Teaming im Vergleich

Evals in die CI/CD-Pipeline integrieren

Durch die Integration von Evals in die CI/CD-Pipeline können Sicherheitsteams die Robustheit von KI-Modellen während des gesamten Entwicklungslebenszyklus kontinuierlich überprüfen. 

So wie statische Analyse und dynamische Tests traditionelle Software-Builds absichern, dienen Evals als automatisierte Leitplanken für KI. Vor der Bereitstellung bewerten sie Modelle anhand adversarialer Prompts, Jailbreak-Versuche und domänenspezifischer Sicherheitsaufgaben. 

Durch die Einbindung von Evals in CI/CD-Workflows können Unternehmen Verschlechterungen ihrer Sicherheitslage frühzeitig erkennen, Compliance-Anforderungen durchsetzen und sicherstellen, dass aktualisierte Modelle angesichts neuer Bedrohungen widerstandsfähig bleiben. So sinkt das Risiko, verwundbare KI-Komponenten in die Produktion zu überführen.

Arten von Evaluierungsansätzen

Bei der Entwicklung von Evaluierungssystemen für KI müssen wir das richtige Verhältnis zwischen automatisierter Effizienz und menschlicher Einschätzung sorgfältig abwägen, um unsere Modelle umfassend zu bewerten.

Automatisierte und menschliche Methoden

Automatisierte Evaluierung ist skalierbar und konsistent und ermöglicht kontinuierliches Monitoring großer Datensätze. Die Human-in-the-Loop-Evaluierung (HITL) bleibt jedoch für die Qualitätskontrolle und differenzierte Bewertungen unverzichtbar, wenn ein kontextbezogenes Verständnis erforderlich ist.

Vorteile automatisierter Methoden:

• Schnelle Verarbeitung umfangreicher Datensätze

• Einheitliche Bewertungskriterien über alle Evaluierungen hinweg

• Echtzeit-Monitoring

• Kosteneffizient bei routinemäßigen Bewertungen

Einschränkungen:

• Begrenztes kontextbezogenes Verständnis

• Subjektive Qualitätsmetriken lassen sich nur schwer erfassen

• Mögliche Verzerrungen in automatisierten Bewertungsalgorithmen

Kategorien von Evaluierungsstrategien

Wir können unsere Evaluierungsansätze in verschiedene strategische Frameworks einteilen:

• Black-Box-Tests: Bewertung von Modellausgaben ohne Untersuchung interner Prozesse, mit Fokus auf die Endnutzererfahrung.

• White-Box-Analyse: Eingehende Untersuchung des Modellinneren, der Attention-Mechanismen und der Entscheidungswege.

• Ansätze mit einzelnen Metriken: Konzentration auf bestimmte Leistungsindikatoren wie Genauigkeit oder BLEU-Scores.

• Mehrdimensionale Evaluierung: Umfassende Bewertung anhand verschiedener Kriterien, darunter Faktentreue, Relevanz, Toxizität und kontextbezogene Präzision.

Bei RAG-Systemen sind mehrdimensionale Ansätze besonders wichtig, um sowohl die Qualität des Abrufs als auch die Genauigkeit der Generierung zu bewerten. Zu den Best Practices gehört, HITL-Phasen in CI/CD-Pipelines einzubinden, um automatisiert erkannte Fehler zu überprüfen.

Frameworks wie OpenAI Evals und Ragas bieten spezielle Tools für unterschiedliche Evaluierungsanforderungen. So können wir auf Grundlage unserer Anwendungsfälle und Qualitätsanforderungen die geeigneten Methoden auswählen.

Evaluierungsmetriken und -methoden

Verbessern Sie Ihre KI-Sicherheit und Evaluierungssysteme mit Snyk

Sicherheit bleibt ein zentraler Bestandteil unserer Evaluierungsstrategie. Doch wie dieser Artikel zeigt, ist ein Eval nur eine Momentaufnahme. Das volle Potenzial von Evals entfaltet sich erst, wenn Sie sie als kontinuierliche Leitplanken in Ihre CI/CD-Pipeline integrieren und automatisieren.

Hier schafft Snyk die entscheidende Verbindung. Während Eval-Frameworks Ihnen helfen, Risiken zu erkennen, unterstützt Sie die AI Trust Platform von Snyk dabei, Richtlinien durchzusetzen und diese Risiken zu verhindern, bevor sie die Produktion erreichen.

Durch die direkte Einbindung KI-nativer Sicherheitsleitplanken in Ihre Entwicklungs-Workflows stellt Snyk sicher, dass die mit Evals geprüften Standards automatisch eingehalten werden. So gehen Sie über die reine Bewertung von Risiken hinaus und können diese kontinuierlich, skalierbar und ohne Entwickler auszubremsen verwalten.

Bewerten Sie Ihre KI nicht nur – sichern Sie sie. Erfahren Sie mehr über die AI Trust Platform von Snyk und verwandeln Sie Erkenntnisse aus Ihren Evaluierungen in automatisierten Schutz.