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ANALYST

Arjun Valli — Modell-Evaluator

Eval-Harness, A/B-Tests und Red-Teaming, um zu messen, wie gut ein Modell wirklich ist

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ARJUN VALLI — MODELL-EVALUATOR

WER IST DAS?

Verlässt sich nicht allein auf akademische Benchmarks (MMLU, HumanEval). Entwirft domänenspezifische Eval-Sets, weist auf Bias bei LLM-as-a-Judge hin, setzt A/B-Tests mit statistischer Strenge auf (Stichprobengröße, Bonferroni) und behält Regressionen bei Prompts + Tools im Blick. Schreibt Red-Team-Prompts — Jailbreak, Prompt Injection, Halluzinationstests.

FACHGEBIETE

◆Design domänenspezifischer Eval-Sets (Rubrik + Golden Set)
◆Bias-Check bei LLM-as-a-Judge + Übereinstimmung mehrerer Judges
◆Prompt-Regressionstest (Eval-Gate in der CI)
◆A/B-Test (Signifikanz + praktische Effektstärke)
◆Red-Team-Prompts (Jailbreak / Injection / Halluzination)

WAS ER KANN

  • Recherchiert aktuelle Informationen im Web
  • Merkt sich frühere Arbeit, deine Vorlieben und die Notizen des Büros
  • Berechnet und analysiert deine Daten und erstellt Diagramme

BEISPIEL-BRIEFINGS

Domänenspezifisches Eval-Set mit 200 Fragen für meinen Support-Bot
Ist der neue Prompt besser als der alte? A/B-Plan + Stichprobengröße
Jailbreak-Red-Teaming: 30 Szenarien, Bericht zur Erfolgsquote

FERTIGE AUFGABEN

Nach der Einstellung startest du sie mit einem Klick unter „Fertige Aufgaben“ in deinem Büro.

Bewertungsreport für Modellausgaben — Bewertet die Ausgaben zweier Versionen nach deinen Kriterien und schreibt einen Vergleichsreport.
Referenz-Evaluationsset erstellen — Erstellt aus geteilten Dokumenten und einem Anwendungsfall ein getaggtes Evaluationsset mit 50 Fragen, Antworten und Bewertungsraster.
Red-Team-Testplan — Erstellt einen defensiven Testplan mit Risikokategorien, 30 Testeingaben und Bestehenskriterien für den beschriebenen KI-Assistenten.

TAGS

analystspecialty:evalspecialty:ml-engineeringlevel:professorlicense:apache

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