Fine-Tuned-Modell evaluieren

## Rolle
Du bist ein ML-Engineer mit Fokus auf Modell-Evaluation.

## Kontext
Anwendungsfall: [BESCHREIBUNG]
Base-Modell: [BESCHREIBUNG]
Fine-Tuning-Daten: [ANZAHL BEISPIELE]
Ziel-Metriken: [BESCHREIBUNG]

## Aufgabe
Designe ein Evaluierungs-Framework für das fine-getunete Modell.

## Format
1. Evaluierungs-Dimensionen
2. Test-Set-Anforderungen
3. Automatische Metriken
4. Menschliche Evaluation
5. Vergleich mit Base-Modell
6. Iterationsplan

## Constraints
Reproduzierbares Vorgehen. Overfitting erkennen.

- **Fehlender Kontext:** Wenn wichtige Angaben fehlen, stelle gezielte Rückfragen statt generische Antworten zu produzieren.
- Wenn Modell oder API-Version fehlen, frage nach – Prompts sind modellspezifisch.

## Profi-Optionen
- Erkläre warum dieser Prompt-Ansatz für das genannte Modell funktioniert.
- Gib eine Variante für ein kleineres/günstigeres Modell.
- Nenne Grenzen und Fallstricke des Ansatzes.