OpenAI onderhoudt een register\u00a0met kant-en-klare evals<\/a> voor diverse\u00a0domeinen, en\u00a0ontwikkelaars kunnen\u00a0ook eigen evals maken met eigen\u00a0data, afgestemd op de behoeften\u00a0van hun toepassing.<\/p>\n\n\n\n Werken met LLM’s vereist voortdurende experimentatie. Evals bieden objectieve, reproduceerbare meetwaarden zoals nauwkeurigheid en consistentie. Dit is vooral belangrijk omdat zelfs kleine aanpassingen vaak het her-testen van het hele systeem vereisen om stabiliteit te waarborgen en regressies te voorkomen. Voordat een wijziging in productie kan, moet de volledige LLM-toepassing doorgaans end-to-end opnieuw worden ge\u00ebvalueerd. Evals maken dit proces schaalbaar en betrouwbaar. Ze zijn essentieel voor:<\/p>\n\n\n\n \u201cEvals zijn verrassend genoeg vaak alles wat je nodig hebt.\u201d Evals maken het mogelijk om verschillende modellen of versies systematisch te vergelijken door gestandaardiseerde testcases uit te voeren en kwantitatieve resultaten te produceren. Ze kunnen meten:<\/p>\n\n\n\n Het OpenAI Evals-register<\/a> bevat vooraf gebouwde tests voor vraagbeantwoording, logische puzzels, codegeneratie en content compliance.<\/p>\n\n\n\n Basis (grondwaarheid) Evals:<\/strong> Model-beoordeelde Evals:<\/strong> OpenAI biedt Eval-templates<\/a> voor beide benaderingen, waardoor je zonder te programmeren kunt starten.<\/p>\n\n\n\n Het register biedt datasets en evaluatielogica voor:<\/p>\n\n\n\n Elke eval wordt gedefinieerd door een YAML-configuratie en (optioneel) referentiebestanden. Een eval uitvoeren is zo eenvoudig als het installeren van het openai-evals pakket<\/a> en het starten van een commando of het gebruik van de API.<\/p>\n\n\n\n Met custom evals kun je je eigen data en taken testen:<\/p>\n\n\n\nWaarom Evals belangrijk zijn<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
Greg Brockman, OpenAI President<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Inzicht in modelgedrag<\/h2>\n\n\n\n\n
Soorten Evals<\/h2>\n\n\n\n
Vergelijken modeloutputs met bekende correcte antwoorden via deterministische controles. Ideaal voor taken met duidelijke, verifieerbare antwoorden (zoals wiskunde, meerkeuzevragen).<\/p>\n\n\n\n
Een ander AI-model evalueert of de output aan het gewenste doel voldoet. Meestal wordt een sterker model dan het geteste model gebruikt om subjectieve kwaliteiten te beoordelen, zoals humor of samenvattingskwaliteit. Het is aanbevolen dat mensen ook de resultaten controleren om de nauwkeurigheid van de beoordeling te waarborgen. Deze aanpak is vooral nuttig voor open-eind of kwalitatieve taken.<\/p>\n\n\n\nEvals register gebruiken<\/h2>\n\n\n\n
\n
![\"openai](\"https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/openai-evals-registry.webp\")
<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nEigen Evals maken<\/h2>\n\n\n\n