Azure Evaluierungsdashboards sind leistungsstarke Tools zur Überwachung und Bewertung der Leistung von KI-Modellen. Sie bieten Entwicklern und Datenwissenschaftlern eine intuitive Möglichkeit, Metriken wie Relevanz, sprachliche Gewandtheit, Kohärenz und Informationsfundierung zu analysieren. Die Dashboards ermöglichen es, potenzielle Schwächen eines Modells frühzeitig zu erkennen und gezielte Anpassungen vorzunehmen, um die Qualität und Effizienz zu optimieren.
Ein besonderer Vorteil der Evaluierungsdashboards ist die Möglichkeit, sowohl vorgefertigte Metriken als auch benutzerdefinierte Kriterien zu verwenden, um die spezifischen Anforderungen einer Anwendung zu erfüllen. Mithilfe visueller Darstellungen und detaillierter Berichte können Entwickler fundierte Entscheidungen zur Modellanpassung treffen. Die Dashboards sind zudem in das Azure-Ökosystem integriert, sodass sie problemlos mit anderen Tools wie Azure Machine Learning kombiniert werden können.
Insgesamt sind Azure Evaluierungsdashboards unverzichtbar, um die Leistung von Modellen kontinuierlich zu überwachen und ihre Zuverlässigkeit und Relevanz sicherzustellen. Sie unterstützen eine datengetriebene, transparente und optimierte Entwicklung von KI-Anwendungen.
Werkzeug zur Erkennung und Filterung von schädlichen Inhalten. Besonders relevant für Webanwendungen mit benutzergenerierten Inhalten.
Ermöglichen die Einhaltung spezifischer Richtlinien und Anforderungen.
Modelle, die Inhalte in verschiedenen Sprachen analysieren und filtern können, um internationale Anwendungen zu sichern.
Funktion zur gezielten Sperrung unerwünschter Wörter oder Phrasen.
Schutz vor unerwünschtem Modellverhalten und der Offenlegung sensibler Informationen.
Umgang mit gezielten Angriffen, die Schwachstellen in KI-Anwendungen ausnutzen.
Einsatz spezialisierter Expertenteams zur Identifikation von Sicherheitslücken und Schwachstellen.
Dynamische Filterung von schädlichen oder unangemessenen Inhalten, um sicherzustellen, dass generierte Ergebnisse den ethischen Standards und spezifischen Richtlinien entsprechen.
Ganzheitlicher Ansatz zur Integration von Sicherheit auf Modell- und Infrastrukturebene.
Essentiell für sichere Modell-Workflows, insbesondere bei Open-Source- oder benutzerdefinierten Modellen.
Verbesserungsmethoden, die falsche Ausgaben minimieren und die Leistung sowie Sicherheit von Modellen optimieren.
Sicherstellung, dass Benutzer jederzeit wissen, dass sie mit einer KI interagieren, um Vertrauen aufzubauen und ethische Standards einzuhalten.
Plattform zur Überwachung und Analyse von Online-Aktivitäten für die kontinuierliche Optimierung der Anwendungssicherheit.
Tools zur Leistungsbewertung von Modellen in Bezug auf Relevanz, sprachliche Gewandtheit, Kohärenz und Informationsfundierung.
Methoden wie Red Teaming, um Sicherheitsprobleme frühzeitig zu erkennen.
Red Teaming testet gezielt Schwachstellen eines Systems zur Verbesserung der Sicherheit.
