Penilaian LLM yang berkesan dengan Deseval

DeepEval: Rangka kerja yang mantap untuk menilai model bahasa yang besar (LLMS)

Memahami prestasi, kebolehpercayaan, dan kebolehgunaan model bahasa besar (LLMS) adalah penting. Ini memerlukan penilaian yang ketat menggunakan tanda aras dan metrik yang ditetapkan untuk memastikan output yang tepat, koheren, dan kontekstual yang berkaitan. Memandangkan LLMS berkembang, metodologi penilaian yang mantap, seperti DealEval, adalah penting untuk mengekalkan keberkesanan dan menangani cabaran seperti kecenderungan dan keselamatan.

DeepEval adalah rangka kerja penilaian sumber terbuka yang menyediakan suite metrik dan ciri yang komprehensif untuk menilai prestasi LLM. Keupayaannya termasuk menghasilkan dataset sintetik, menjalankan penilaian masa nyata, dan integrasi lancar dengan kerangka ujian seperti PYTest. Ini memudahkan penyesuaian mudah dan penambahbaikan berulang kepada aplikasi LLM, akhirnya meningkatkan kebolehpercayaan dan keberkesanan model AI.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Memahami DeepEval sebagai rangka penilaian LLM yang komprehensif.
• meneroka fungsi teras DeepEval.
• mengkaji pelbagai metrik yang tersedia untuk penilaian LLM.
• Sapukan DeepEval untuk menganalisis prestasi model Falcon 3 3B.
• Fokus pada metrik penilaian utama.

(artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Apa itu DeepEval?
• Ciri -ciri utama DeepEval
• panduan tangan: menilai LLM dengan deseval
• Jawab Relevan Metrik
• metrik g-eval
• metrik penjajaran prompt
• metrik ketepatan json
• Summarization Metric
• KESIMPULAN

Apa itu DeepEval?

DeepEval menawarkan platform mesra pengguna untuk menilai prestasi LLM, membolehkan pemaju membuat ujian unit untuk output model dan memastikan kepatuhan kepada kriteria prestasi tertentu. Infrastruktur tempatannya meningkatkan keselamatan dan fleksibiliti, menyokong pemantauan pengeluaran masa nyata dan penjanaan data sintetik maju.

Ciri -ciri utama DeepEval:

• Suite Metrik yang luas:

  DeepEval menawarkan lebih dari 14 metrik yang disokong penyelidikan, termasuk:

  • g-eval: metrik serba boleh menggunakan penalaran rantai untuk penilaian kriteria tersuai.
  • kesetiaan: mengukur ketepatan dan kebolehpercayaan maklumat model.
  • Ketoksikan: Menilai kemungkinan kandungan berbahaya atau menyinggung perasaan.
  • Relevance Jawab: Menilai penjajaran tindak balas model dengan jangkaan pengguna.
  • Metrik perbualan: metrik seperti pengekalan pengetahuan dan kesempurnaan perbualan, khusus untuk menilai dialog.

• Pembangunan metrik tersuai: Mudah membuat metrik tersuai untuk memenuhi keperluan khusus.

• LLM Integration: menyokong penilaian dengan mana -mana LLM, termasuk model OpenAI, yang membolehkan penandaarasan terhadap piawaian seperti MMLU dan HumanEval.

• Pemantauan dan penanda aras masa nyata: memudahkan pemantauan prestasi masa nyata dan penanda aras komprehensif terhadap dataset yang ditubuhkan.

• Ujian yang dipermudahkan: seni bina seperti PYTest memudahkan ujian dengan kod minimum.

• Sokongan penilaian batch: menyokong penilaian batch untuk penandaarasan yang lebih cepat, terutama penting untuk penilaian besar-besaran.

Panduan Hands-On: Menilai Model Falcon 3 3B dengan DeepEval

Panduan ini menilai model Falcon 3 3B menggunakan Deseval di Google Colab dengan Ollama.

Langkah 1: Memasang perpustakaan

Langkah 2: Membolehkan threading untuk ollama di google colab

!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

Langkah 3: Menarik model Ollama dan menentukan kunci API OpenAI

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

(GPT-4 akan digunakan di sini untuk penilaian.)

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

Langkah 4: Menanyakan model dan mengukur metrik

(bahagian berikut terperinci penggunaan metrik tertentu dengan contoh kod dan output.) Metrik Relevan Metrik, Metrik G-Eval, metrik penjajaran segera, metrik ketepatan JSON, dan metrik ringkasan:

(bahagian-bahagian ini akan mengikutinya, masing-masing dengan struktur yang sama dengan seksyen "jawapan metrik relevan" di bawah, menunjukkan coretan kod, output, dan penjelasan setiap permohonan metrik.

KESIMPULAN:

DeepEval adalah platform penilaian LLM yang kuat dan fleksibel, menyelaraskan ujian dan penandaarasan. Metrik komprehensif, kebolehcapaian, dan sokongan LLM yang luas menjadikannya tidak ternilai untuk mengoptimumkan prestasi model. Pemantauan masa nyata, ujian mudah, dan penilaian batch memastikan penilaian yang cekap dan boleh dipercayai, meningkatkan keselamatan dan fleksibiliti dalam persekitaran pengeluaran.

(Takeaways utama dan Soalan Lazim akan diikuti di sini, sama dengan teks asal.)

(Nota: Imej diandaikan dimasukkan dalam format dan lokasi yang sama sebagai input asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Penilaian LLM yang berkesan dengan Deseval. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!