CompareSpecialCharsMarkdown im LLM-Testsuite-Report

Testfallbeschreibung

Der Test prüft, ob ein Modell zwei Texte in Markdown korrekt inhaltlich miteinander vergleicht, obwohl im ersten Dokument verschiedene Sonderzeichen vorkommen. Entscheidend ist, dass der Satzkern identifiziert und die Übereinstimmung ausschließlich als 1 oder 0 bewertet wird.

QuelldateiCompareSpecialCharsMarkdown.txt
Serie1
Kategorienmd, hyphens, semantics
BewertungDeterministisch
Prompt SHA-2564604fb82f64392e3d1b48ebc88fe7ddb7cf7c774df58f83836a0747b2533c090
Deterministisch: Die Antwort wird regelbasiert gegen ein erwartetes Ergebnis geprüft. Bewertet wird also, ob die geforderten Werte, Muster oder Strukturen in der Modellantwort gefunden werden.

Erwartetes Ergebnis

1

Erwartung im Katalognein
Korrektes Ergebnis im Katalognein

Prompt

## Dokument A mit Sonderzeichen
Titel: Testtext mit Sonderzeichen
Dies ist ein Satz mit geschützten Leerzeichen: Wort A und Wort B.
Dies ist ein Satz mit schmalen Abständen: Wort C und Wort D.
Dies ist ein Satz mit einem Viertelgeviert: Alpha Beta.
Soft Hyphens: infor­mation, kom­bi­nier­bar, trans­pa­rent.
Zeile eins↵
Zeile zwei.

## Dokument B ohne Sonderzeichen
Titel: Testtext ohne Sonderzeichen
Dies ist ein Satz mit normalen Leerzeichen: Wort A und Wort B.
Dies ist ein Satz mit einfachen Leerzeichen: Wort C und Wort D.
Alpha Beta.
Soft Hyphens entfernt: information, kombinierbar, transparent.
Zeile eins
Zeile zwei.

## Aufgabe
Vergleiche Satzkern. Ausgabe nur 1 oder 0.
798 Runs 785 bewertet 60.2 % Score 15.2 % exakt korrekt
Hilfe zu Bewertung, Score und exakter Korrektheit

Score ist eine abgestufte Gütebewertung: correct = 100 %, mostly_correct = 80 %, partial = 50 %, wrong/not_answered = 0 %.

Exakt korrekt ist strenger: Nur Runs mit dem Label correct zählen. Mostly correct erhöht den Score, zählt aber nicht als exakt korrekt.

Bewertet zählt alle Runs mit fachlichem Urteil. Bei LLM-Judge-Ergebnissen zählen auch Judge-Fehler als bewertet, aber mit Score 0 %.

Erzeugt am