Datasets From Traces | LangSmith Evaluations - Part 4
Summary
TLDRこの動画スクリプトは、Langs Smith評価に関するシリーズの第4回。前回までの動画で評価の重要性や基礎概念を学んだ後、今回はユーザーログからデータセットを作成する方法について説明。簡単なアプリの例を通じて、ユーザーの質問とアプリの回答を記録し、それらをデータセットとして保存する方法を紹介。このデータセットは、評価や微調整のために後で使用できる。
Takeaways
- 📌 評価的重要性と興味深さについて説明された(视频一)
- 🛠️ Langs Smithの基礎となるPrimitivesについての解説(视频二)
- 📈 データセットの作成方法についての具体例の説明
- 🔍 ブログ記事から手動でQ&Aデータセットを作成する例の紹介
- 🛠️ SDKを使ったデータセットの構築と更新の方法
- 🖥️ UIを使ったデータセットの作成方法
- 🤔 生産環境でのアプリケーションのトレースログからデータセットを作成する方法の探求
- 🎯 ユーザーのインプットを趣味深く活用してデータセットを作成する例
- 🔗 シンプルなAPIを使用したアプリケーションの例と、それに関連するユーザーの質問
- 🗂️ Lang Smithでのトレースの確認とデータセット化の方法
- 🔄 チャットデータセットの作成と、将来のファインチューニングのための入力形式の説明
- ✂️ データセットのエディット方法と、AIが提供した回答をGROUND TRUTHに変更する手法
- 🔍 ユーザーのインタラクションをログに記録し、それを高品質の評価セットに転換する手法の説明
Q & A
動画の第1部で説明されたevalsの興味深い点は何ですか?
-動画の第1部では、evalsが重要である理由について説明されています。
Langs Smith Primitivesとは何ですか?
-Langs Smith Primitivesは、Langs Smithの評価を理解するための基礎的な要素です。
データセットの作成についてどのような例が説明されていますか?
-例として、最近のデータブレークLMに関するブログ記事から質問と回答のペアのデータセットを作成する方法が説明されています。
SDKを使用してデータセットをどのように構築および更新するのですか?
-SDKを使用することで、データセットを構築し、更新することができます。
本番環境で動作中のアプリからデータセットを作成する方法は何ですか?
-本番環境で動作中のアプリからデータセットを作成するには、ユーザーのログを利用する方法が提案されています。
新しいプロジェクトの名前は何ですか?
-新しいプロジェクトの名前は「dbrx」です。
シンプルなアプリの機能は何ですか?
-シンプルなアプリは、オープンAPIを使用して、ユーザーの質問に対して答えを提供するものです。
ユーザーの質問とアプリからの回答の例は何ですか?
-ユーザーの質問の例は「トレーニング効率の主な違いは何ですか?」という質問です。アプリからの回答の例は「ここでは主な違いについて説明します」といった回答です。
ユーザーのインタラクションを記録するためにどうすればいいですか?
-ユーザーのインタラクションを記録するために、Lang Smithのデータセット機能を使用して、ユーザーの質問とアプリからの回答を保存することができます。
データセットの作成後に何ができますか?
-データセットの作成後に、データを編集、改善することができます。また、データセットをファインチューニングや評価のために使用することができます。
この動画スクリプトの主要なポイントは何ですか?
-この動画スクリプトの主要なポイントは、ユーザーログからデータセットを構築する方法と、質問回答ペアを手動でキュレートする方法を紹介しています。
Outlines
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