GENERATIVE KI TESTING

Generative KI-Testing jenseits des Labors

Führende Innovatoren setzen auf Applause für Training, Tests und Optimierung von GenAI-Apps und -Features.

Generative KI-Testing jenseits des Labors
Generative KI-Systeme für jeden Anwendungsfall optimieren

Generative KI-Systeme für jeden Anwendungsfall optimieren

Ihre GenAI ist nur so gut wie ihre Performance in der Praxis. Dort testen wir sie.

GenAI ist probabilistisch. Ein Modell, das in einer kontrollierten Evaluierung überzeugt, kann dennoch halluzinieren, Bias aufweisen oder unter realen Nutzerbedingungen versagen – jedes Mal auf andere Weise.

Mit Managed GenAI-Testing und -Evaluierung von Applause finden Sie diese Fehler, bevor Ihre Nutzer sie erkennen. Von Experten-Evaluierungen und Fine-Tuning bis hin zu Red Teaming und LLM-as-Judge-Pipelines: Wir bieten On-Demand-Zugriff auf diverse Tester, Praxisdaten und unabhängige Methodik für GenAI, hinter der Sie stehen können.

Eine unabhängige KI-Qualitätsebene, die intern nicht realisierbar ist

Mehr als nur ein weiterer Evaluierungs-Workflow: Eine einzigartige, unabhängige KI-Qualitätsebene. Mit jahrelanger Erfahrung im Testen der weltweit führenden GenAI-Modelle und -Anwendungen sorgt Applause für funktionale, intuitive, inklusive und sichere Systeme. Das erreichen wir durch expertengeführtes Red Teaming zur Aufdeckung von Schwachstellen, globale Testabdeckung durch Fachexperten und Endnutzer sowie eine unabhängige KI-Evaluierungsebene, die menschliche und KI-Überprüfung kombiniert. Expertenbeurteilung und eine robuste Multi-Modell-KI-Infrastruktur ermöglichen skalierbare, unabhängige Evaluierungen auf Basis fundierter statistischer Methodik.

Modell Fine-Tuning Datenerfassung Spezialisierte Datensätze Bewertung Red Teaming Testen unter realen Bedingungen Testen und Feedback von realen Anwendern zur Optimierung von Modell und App App Modellverbesserung durch Benutzerfeedback
Eine Infografik, die den Applause-Ansatz für umfassende Tests generativer KI zeigt.
Modell Fine-Tuning Datenerfassung Spezialisierte Datensätze Bewertung Red Teaming Testen unter realen Bedingungen Testen und Feedback von realen Anwendern zur Optimierung von Modell und App App Modellverbesserung durch Benutzerfeedback
Eine Infografik, die den Applause-Ansatz für umfassende Tests generativer KI zeigt.
Modell Fine-Tuning Datenerfassung Spezialisierte Datensätze Bewertung Red Teaming Testen unter realen Bedingungen Testen und Feedback von realen Anwendern zur Optimierung von Modell und App App
Eine Infografik, die den Applause-Ansatz für umfassende Tests generativer KI zeigt.
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Eine Infografik, die den Applause-Ansatz für umfassende Tests generativer KI zeigt.

Verankerung durch Fachexperten

Echte Spezialisten für Recht, Medizin, Finanzen und weitere erfolgskritische Bereiche etablieren eine verlässliche Ground Truth. Benchmarks spiegeln die Standards Ihrer Branche wider – statt bloß die antrainierten Erwartungen eines Allzweckmodells.

Anbieterunabhängige Evaluierung

Applause ist an keinem Modell, keiner Plattform und keinem Ergebnis beteiligt. Diese strukturelle Unabhängigkeit ist selten – und genau das brauchen Unternehmen, wenn die Glaubwürdigkeit des Prüfers außer Frage stehen muss.

Multi-Modell-Jury

Drei oder mehr unabhängige Frontier-Modelle verschiedener Anbieter evaluieren Ausgaben parallel anhand strukturierter Bewertungsraster. Die Übereinstimmung wird über Metriken zur Interrater-Reliabilität quantifiziert; bei Unstimmigkeiten erfolgt eine Eskalation zur Prüfung durch Fachexperten.

Abdeckung unter Realbedingungen

Die Evaluierung umfasst Sprachen, Regionen und Nutzerkontexte – damit das Testing Ihren tatsächlichen Markt widerspiegelt, statt bloßer Laborbedingungen. Verfahren wie semantische Ähnlichkeit, Faktenprüfung und rasterbasierte Bewertungen werden auf mehrere Datenmodalitäten (Text, Bild, Audio, Video usw.) angewendet.

Evaluierung vernetzter KI-Systeme

Applause bewertet RAG-Pipelines, mehrstufige Tool-Agenten und orchestrierte Multi-Modell-Workflows. Dies umfasst Analysen auf Trace-Ebene, Schritt-für-Schritt-Prüfungen der Korrektheit, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen, das Retrieval-Relevanz-Scoring sowie End-to-End-Metriken zum Aufgabenerfolg.

Kontinuierliche Verbesserung

Die Evaluierungsergebnisse liefern quantitative und qualitative Erkenntnisse für das langfristige Fine-Tuning von KI-Systemen. Es entsteht ein maßgeblicher Benchmark – ein „Goldener Datensatz“ –, der als verlässliche Basis für zukünftige Regressionstests dient.

Red Team Testing

KI-Sicherheitslücken warten nicht auf geplante Tests. Applause stellt bewusst divers zusammengestellte Experten-Red-Teams auf, um Ihre GenAI auf Bias, Toxizität, Jailbreak-Schwachstellen und Edge-Case-Fehler zu untersuchen, bevor Nutzer oder Regulierungsbehörden darauf stoßen.

User Experience Research

Explorative Forschung, UX-Studien, Längsschnittstudien, Benchmarking-Studien, inklusives Design und weitere Methoden helfen sicherzustellen, dass das GenAI-Erlebnis in der Praxis tatsächlich ansprechend, intuitiv und vertrauenswürdig ist.

Sind Sie bereit, mehr über das Training und Testing von KI mit Applause zu erfahren?

Finden Sie heraus, wie Sie Ihr Kundenerlebnis optimieren, die Kundenbindung fördern, schneller Innovationen vornehmen und zuversichtlich in großem Umfang auf den Markt kommen. Wir haben den innovativsten Marken der Welt dabei geholfen, effektive und vertrauenswürdige KI-Lösungen auf den Markt zu bringen.

  • Die größte und vielfältigste Community von Experten für digitales Testing und Endnutzern, bietet die erforderliche Breite und Tiefe an Erkenntnissen für hochwertige KI-Erlebnisse
  • Zugriff auf Millionen realer Geräte und Konfigurationen in über 200 Ländern und Regionen
  • Kundenspezifische Teams mit spezialisiertem Fachwissen in KI-Training und -Testing, einschließlich dialogorientierter Systeme, Gen-KI-Modelle, Bild/Zeichenerkennung, maschinellem Lernen und mehr
  • Modelloptimierung und Techniken zur Risikoreduzierung, zur Eindämmung von Voreingenommenheit, Toxizität, Ungenauigkeit und anderen potenziellen KI-Nachteilen
  • Echtzeit-Erkenntnisse und umsetzbare Berichte ermöglichen kontinuierliche Verbesserungen
  • Nahtlose Integration in vorhandene Agile- und CI/CD-Workflows
  • Enorm sicherer und geschützter Ansatz, der bewährte Informationssicherheitsverfahren berücksichtigt
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