NL
InloggenAan de slag
Woordenlijst

Benchmarking

Wat is Benchmarking?

In AI betekent benchmarking het systematisch vergelijken van modellen of systemen aan de hand van vastgelegde taken en criteria. Openbare benchmarks meten bijvoorbeeld algemene kennis, redeneervermogen of programmeervaardigheid; voor de praktijk zijn testgevallen uit uw eigen dagelijkse werk echter het belangrijkst. Typische criteria zijn nauwkeurigheid, volledigheid, responstijd en kosten. Dat helpt te beslissen of een kleiner, goedkoper model goed genoeg is voor een taak.

Hoe KI.ordo helpt

Het KI.ordo-sjabloon “Modellen vergelijken (benchmark)” stuurt dezelfde taak naar een Claude Haiku- en een Claude Sonnet-model en beoordeelt beide antwoorden op nauwkeurigheid, volledigheid en duidelijkheid.

Meer informatie : Benchmarking

Passende sjablonen

Onderwerpen

  • Modelvergelijking
  • Evaluation
  • Kwaliteit

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten
← Alle begrippen

Verwante begrippen

Nauwkeurigheid en stabiliteit van AI-modellen

Nauwkeurigheid beschrijft hoe vaak een AI-model correcte resultaten levert; stabiliteit beschrijft hoe betrouwbaar die prestatie standhoudt – bij licht gewijzigde invoer, nieuwe data of in de loop van de tijd. Een model kan in tests zeer nauwkeurig zijn en toch instabiel als alleen al het anders formuleren van een vraag tot een ander antwoord leidt. Voor praktijkgebruik worden beide eigenschappen gecontroleerd met vaste testgevallen, kruisvalidatie en doorlopende monitoring.

  • Modelkwaliteit
  • Robuustheid
  • +1

AI-kwaliteitsspecialist

Een AI-kwaliteitsspecialist controleert of AI-toepassingen betrouwbaar, correct en passend werken. De rol omvat testvragen en benchmarks, het vergelijken van verschillende modellen, het analyseren van gebruikersbeoordelingen en het signaleren van hallucinaties en achteruitgang in de loop van de tijd. Bijvoorbeeld: vóór de overstap op een nieuw model worden 50 typische klantvragen door beide modellen beantwoord en aan de hand van vaste criteria vergeleken.

  • Kwaliteit
  • Testen
  • +1
Sjabloon

LLM-kosten

De kosten van grote taalmodellen worden meestal per token in rekening gebracht, dat wil zeggen tekstunits ter grootte van ongeveer een lettergreep tot een woord; invoer- en uitvoertokens worden apart geprijsd, waarbij uitvoer doorgaans duurder is. Grotere modellen kosten per token meer dan kleine, snelle modellen zoals Claude Haiku, die voor eenvoudige taken vaak volstaan. Prompt caching verlaagt de kosten wanneer dezelfde lange context herhaaldelijk wordt verstuurd. Beknopte instructies en zorgvuldig gekozen kennis helpen ook.

  • Kosten
  • Tokens
  • +1

BLEU-score

De BLEU-score (Bilingual Evaluation Understudy) is een maatstaf die in 2002 bij IBM is ontwikkeld om machinevertalingen automatisch te beoordelen. Ze meet hoeveel woordreeksen uit een vertaling ook voorkomen in een of meer menselijke referentievertalingen en geeft een waarde tussen 0 en 1 (vaak weergegeven als 0–100). BLEU is snel en vergelijkbaar, maar geeft betekenis en stijl slecht weer – goede parafrases kunnen laag scoren.

  • Evaluation
  • Vertaling
  • +1