Category

Evaluation

RAG Evaluation Agent Evaluation LLM Benchmarks Hallucination Detection AI Testing Regression Testing Golden Datasets Synthetic Data A/B Testing Human Evaluation

32 posts

Statik ve Dinamik Benchmark'lar: Neden Standart Liderlik Tabloları Gerçek Dünya LLM Performansını Tahmin Edemiyor

Bir AI mühendisi veya geliştiriciyseniz, büyük olasılıkla Hugging Face Open LLM Leaderboard veya BigCodeBench gibi liderlik tablolarına bakmak için önemli miktarda zaman harcıyorsunuz. Bu metrikler, Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) karşılaştırmak için uygun, standartlaştırılmış bir yol sunar. Ancak, yalnızca bu statik skorlara güvenmek genellikle yanlış bir güvenlik hissi yaratır. Yüksek bir benchmark skoru ile güvenilir gerçek dünya performansı arasındaki boşluk, çoğu uygulayıcının fark ettiğindan daha geniştir.

Jul 27, 2026

Birim Testlerinin Sonu: Yapay Zeka ve LLM Değerlendirmesi için Kapsamlı Bir Rehber

Geliştiriciler olarak kesinliğe dayanırız. Birim testleri, katı ve belirleyici mantığa göre ya geçer ya da başarısız olur. add(2, 2) 4 döndürdüğünde test geçer. 5 döndürdüğünde ise başarısız olur. Bu ikili çerçeve, yazılım mühendisliğine onlarca yıl boyunca hizmet etti. Ancak Büyük Dil Modellerini (LLM) uygulamalarımıza giderek daha fazla entegre ettikçe, bu ikili düşünce yapısı çöker. Yapay zeka çıktıları olasılıksaldır, belirsizdir ve çoğu zaman öznel...

Jul 25, 2026

Agent Değerlendirmesini Ustalaşmak: Basit Doğruluğun Ötesinde

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) basit sohbet botlarından araç kullanımı, planlama ve çok adımlı akıl yürütme yeteneğine sahip otonom ajanlara evrilirken, değerlendirme paradigması da değişmelidir. Artık sadece oluşturulan bir metnin kalitesini değil, dış dünyayla etkileşime giren bir sistemin güvenilirliğini değerlendiriyoruz.

Jul 22, 2026