Évaluation LLM efficace avec profonde

profondevale: un cadre robuste pour évaluer les modèles de langue importants (LLMS)

La compréhension des performances, de la fiabilité et de l'applicabilité des modèles de grande langue (LLM) est crucial. Cela nécessite une évaluation rigoureuse en utilisant des références et des mesures établies pour assurer des sorties précises, cohérentes et contextuellement pertinentes. Au fur et à mesure que les LLM évoluent, des méthodologies d'évaluation robustes, telles que profondes, sont essentielles pour maintenir l'efficacité et relever des défis tels que le biais et la sécurité.

DeepEval est un cadre d'évaluation open source offrant une suite complète de mesures et de fonctionnalités pour évaluer les performances LLM. Ses capacités comprennent la génération d'ensembles de données synthétiques, la réalisation d'évaluations en temps réel et l'intégration transparente avec des frameworks de test comme PyTest. Cela facilite la personnalisation facile et les améliorations itératives des applications LLM, améliorant finalement la fiabilité et l'efficacité des modèles d'IA.

Objectifs d'apprentissage clés:

• Comprendre Deeval comme un cadre d'évaluation LLM complet.
• Explorez les fonctionnalités centrales de DeepEval.
• Examiner les différentes mesures disponibles pour l'évaluation LLM.
• Appliquer Deeval pour analyser les performances du modèle Falcon 3 3b.
• Focus sur les mesures d'évaluation clés.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Qu'est-ce que Deeval?
• Caractéristiques clés de Deeval
• Guide pratique: Évaluation d'un LLM avec DeepEval
• Répondre Métrique pertinente
• G-Eval Metric
• Métrique d'alignement invite
• Métrique de l'exactitude JSON
• Métrique de résumé
• Conclusions

Qu'est-ce que DeepEval?

DeepEval propose une plate-forme conviviale pour évaluer les performances LLM, permettant aux développeurs de créer des tests unitaires pour les sorties du modèle et d'assurer l'adhésion à des critères de performance spécifiques. Son infrastructure locale améliore la sécurité et la flexibilité, soutenant la surveillance de la production en temps réel et la génération avancée de données synthétiques.

Caractéristiques clés de Deevival:

• Suite métrique étendue: Deeval propose plus de 14 mesures soutenues par la recherche, y compris:

  • G-EVAL: Une métrique polyvalente utilisant le raisonnement de la chaîne de pensées pour l'évaluation des critères personnalisés.
  • fidélité: mesure la précision et la fiabilité des informations du modèle.
  • Toxicité: évalue la probabilité de contenu nocif ou offensant.
  • Réponse Pertinence: Évalue l'alignement des réponses du modèle avec les attentes des utilisateurs.
  • Métriques conversationnelles: Les mesures comme la rétention des connaissances et l'exhaustivité de la conversation, en particulier pour l'évaluation des dialogues.

• Développement métrique personnalisé: Créez facilement des mesures personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques.

• Intégration LLM: prend en charge les évaluations avec n'importe quel LLM, y compris les modèles OpenAI, permettant une analyse comparative contre des normes comme MMLU et Humaneval.

• Surveillance et analyse comparative en temps réel: facilite la surveillance des performances en temps réel et l'analyse comparative complète contre les ensembles de données établis.

• Tests simplifiés: L'architecture de type pytest simplifie les tests avec un code minimal.

• Support d'évaluation par lots: prend en charge les évaluations par lots pour une analyse comparative plus rapide, particulièrement cruciale pour les évaluations à grande échelle.

Guide pratique: Évaluation du modèle Falcon 3 3B avec Deepval

Ce guide évalue le modèle Falcon 3 3b en utilisant Deeval sur Google Colab avec Olllama.

Étape 1: Installation des bibliothèques

!pip install deepeval==2.1.5
!sudo apt update
!sudo apt install -y pciutils
!pip install langchain-ollama
!curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
!pip install ollama==0.4.2

Étape 2: Activation du threading pour Olllama sur Google Colab

import threading, subprocess, time
def run_ollama_serve(): subprocess.Popen(["ollama", "serve"])
thread = threading.Thread(target=run_ollama_serve)
thread.start()
time.sleep(5)

Étape 3: Tirer le modèle Olllama et définir la clé API OpenAI

!ollama pull falcon3:3b
import os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' # Replace '' with your key if needed

(GPT-4 sera utilisé ici pour l'évaluation.)

Étape 4: Interroger le modèle et mesurer les mesures

(Les sections suivantes détaillent l'utilisation de mesures spécifiques avec un exemple de code et de sorties.)

Répondez la métrique de pertinence, la métrique G-EVAL, la métrique d'alignement invite, la métrique de l'exactitude JSON et la métrique de résumé: (ces sections suivraient, chacune avec une structure similaire à la section de la métrique de la pertinence "de réponse" ci-dessous, montrant des extraits de code, des sorties et des explications de chaque application et des résultats de la métrique.)

Conclusions:

Deeval est une plate-forme d'évaluation LLM puissante et flexible, rationalisant les tests et comparaison. Ses métriques complètes, sa personnalisation et son large support LLM le rendent inestimable pour optimiser les performances du modèle. La surveillance en temps réel, les tests simplifiés et l'évaluation par lots assurent des évaluations efficaces et fiables, améliorant la sécurité et la flexibilité dans les environnements de production.

(les plats clés et les FAQ suivraient ici, similaire au texte d'origine.)

(Remarque: Les images sont supposées être incluses dans le même format et l'emplacement que l'entrée d'origine.)

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