SemanticSimpleText im LLM-Testsuite-Report

Testfallbeschreibung

Der Test prüft, ob ein Modell eine sehr einfache semantische Regel korrekt anwendet. Es erhält zwei Werte, eine Additionsregel und eine strikte Ausgabebedingung. Jede Abweichung von der geforderten reinen Zahl gilt als Fehler.

QuelldateiSemanticSimpleText.txt
Serie1
Kategorientext, semantics, reasoning
BewertungDeterministisch
Prompt SHA-256a6c741b182783547c1651ba0148834a2ebae34139adcfda05a845b0cfb97733b
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

17

Erwartung im Katalognein
Korrektes Ergebnis im Katalognein

Prompt

Semantischer Prompt Einfachversion

Abschnitt A Daten  
A1 Die Werte sind 5 und 12

Abschnitt B Regel  
B1 Addiere beide Werte zu einer Gesamtsumme

Abschnitt C Ausgabe  
C1 Gib ausschließlich die Gesamtsumme aus

Beispiel  
Wenn die Werte 2 und 3 wären, wäre die Ausgabe 5

Aufgabe  
Berechne die Gesamtsumme aus Abschnitt A und gib sie gemäß Abschnitt C aus.
737 Runs 730 bewertet 63.0 % Score 12.8 % 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