How to evaluate upgrading your app to GPT-4o

Summary

ランス氏は、オープンAIがGPT-4 Omniをリリースし、その性能がGPT-4 Turboよりも大幅に向上し、APIのコストも下がったと語りました。また、音声、視覚、テキストのマルチモダリティも取り入れられています。既存のアプリケーションで使用しているGPT-4 Turboなどのモデルをアップグレードするかどうかの判断について、アプリケーションのパフォーマンスやユーザーエクスペリエンス、レイテンシ、コストなどの観点から検討すべきだとアドバイスしました。ランス氏は、データセットと評価ツールを使用して、GPT-4の異なるバージョンを比較し、OmniがTurboよりも回答精度が高く、レイテンシも短縮されたことを示しました。コストも低減されると、アップグレードは安全で効果的だと結論づけました。

Takeaways

• 🚀 OpenAIがGPT-4 Omniをリリースし、非英語言語の翻訳が大幅に向上し、APIのコストが下がりました。
• 🎉 GPT-4 Omniはマルチモダリティを組み込み、音声、視覚、テキストを扱うことができます。
• 🤔 アプリをアップグレードするかどうかの判断には、アプリケーションのパフォーマンスやユーザーエクスペリエンスを考慮する必要があります。
• 📈 GPT-4 Omniへのアップグレードは、回答の正確性と遅延の両方において改善が見られる可能性があります。
• 📊 LangSmithを使用して、モデル間の比較や評価を行うことができます。
• 💻 コード例では、GPT-4の異なるバージョンを使用するRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションを定義しています。
• 📝 LangSmithのデータセットと評価機能を使って、アップグレード前後の違いを定量的に評価できます。
• 📉 GPT-4 Omniは、GPT-4 Turboよりも遅延が少なく、回答の正確性が向上していることがわかります。
• 💰 コスト削減が期待できますが、まだ具体的なコストデータは利用できません。
• 📋 LangSmithの比較モードを使用して、アップグレード前後の問題ごとの詳細な比較が可能です。
• 📈 GPT-4 Omniは、回答の正確性と遅延の改善により、特定のアプリケーションにとって安全で効果的なアップグレードである可能性が高いと示唆されています。
• 🔍 個別のケースを詳細に調べることで、アップグレードが安全かどうかをより正確に判断できます。

Q & A

最近リリースされたGPT-4 Omniについて、どのような特徴がありますか？

GPT-4 Omniは、長い非英語の言語での処理に大きく改善し、より高速でコスト効率的になっています。また、音声、視覚、テキストのマルチモダリティを組み合わせています。

既存のアプリケーションでGPT-4 Turboを使用している場合、新しいモデルにアップグレードするかどうかを決定する際に考慮すべき要因は何ですか？

アプリケーションのパフォーマンスのレグレッション、ユーザーエクスペリエンス、レイテンシ、コストの変化などが考慮すべき要因です。

アップグレードの安全性を判断するために、どのような手順を踏む必要がありますか？

まず、データセットを作成し、それを使用して新しいモデルと旧モデルの出力を比較する評価器を定義します。次に、レイテンシやコストなどの他の要因も考慮して、アップグレードの安全性を判断します。

GPT-4 Omniのレイテンシは、前のモデルGPT-4 Turboと比べてどうですか？

GPT-4 Omniは、GPT-4 Turboよりもレイテンシが大幅に低くなっています。レイテンシは約30%減少し、23秒から16秒に低下しました。

GPT-4 Omniの回答精度は、前のモデルと比べて向上していますか？

はい、GPT-4 Omniは回答精度が向上しており、集計スコアが0.84から0.88に増加しました。

アップグレードのコストを考慮する際には、どのような情報を利用できますか？

アップグレードのコストは、モデルがリリースされてからすぐには利用できない場合がありますが、LangSmithなどのツールで記録され、アップグレードの経済的な意味を判断するのに役立ちます。

アップグレードの安全性を詳細に調べるために、どのようなツールを使用しましたか？

LangSmithを使用して、データセットと評価器を定義し、レイテンシや回答精度を比較しました。また、個々の例を詳細に比較することもできました。

アップグレードの安全性を判断する際、どのような指標を優先的に見ることが推奨されますか？

回答精度、レイテンシ、コストの変化を優先的に見ることが推奨されます。これにより、アップグレードがユーザーにとって安全で有益かどうかを判断できます。

アップグレードの安全性を判断するプロセスを簡潔に説明してください。

まず、データセットと評価器を定義して、新しいモデルと旧モデルの出力を比較します。次に、レイテンシやコストなどの他の要因を考慮して、アップグレードの安全性を総合的に判断します。

GPT-4 Omniのアップグレードが安全かどうかを判断するために、どのようなデータを使用しましたか？

ランチェーンの言語に関する20の質問に関連するデータセットを使用しました。これにより、レイテンシ、回答精度、コストの変化を比較することができました。

アップグレードの決定を下す前に、どのようなリスクを考慮する必要がありますか？

アプリケーションのパフォーマンスが悪化するリスク、ユーザーエクスペリエンスが低下するリスク、コストが増加するリスクを考慮する必要があります。

アップグレード後にアプリケーションのパフォーマンスが変動することがないことを保証するためには、どのような対策が必要ですか？

アップグレード前に徹底したテストを行い、レイテンシ、回答精度、コストの変化を監視することで、アプリケーションのパフォーマンスが変動しないことを保証する必要があります。

Outlines

00:00

🚀 GPD 4.0 Omniのリリースとアップグレードの安全性

ランスは、オープンAIがGPD 4.0 Omniをリリースし、非英語言語の大幅な改善とAPIの高速化、コスト削減が実現されたことを紹介しています。また、マルチモダリティを組み込み、音声、視覚、テキストを扱えると説明しています。既存のアプリケーションでGPD 4.0 Turboなどのモデルを使用している場合、新しいモデルへのアップグレードが安全かどうかを判断するためには、アプリケーションのパフォーマンスやユーザーエクスペリエンス、レイテンシ、コストなどの観点から検討する必要があるとされています。ランスは、データセットと評価ツールを使用して、GPD 4.0 OmniとTurboを比較し、アップグレードの安全性を検証する方法を提案しています。

05:02

📈 GPD 4.0 Omniのパフォーマンスとレイテンシの向上

ランスは、GPD 4.0 Omniを他のモデルと比較した結果を紹介しており、回答の正確性が向上し、レイテンシが大幅に短縮されたことが明らかになりました。GPD 4.0 Turboのレイテンシが23秒から16秒に低下し、回答の正確性が0.84から0.88に増加しました。コスト面での利点も期待でき、ログ記録が行われるようになると、L Smithで確認できるようになるとのことです。詳細な比較モードを使用することで、各実験の結果を個別に見ることができます。GPD 4.0 Omniへのアップグレードが、レイテンシの低下と回答正確性の向上、そしてコスト削減をもたらすため、特定のアプリケーションにとっては安全で効果的なアップグレードであることがわかります。

Keywords

💡GPT-4 Omni

GPT-4 Omniは、OpenAIがリリースした最新のAIモデルで、長い非英語言語の処理において前回の最先端であるGPT-4よりも大幅に高速で安価です。このモデルはマルチモダリティを組み込み、音声、視覚、テキストを扱うことができます。ビデオのテーマに関連して、GPT-4 Omniは、既存のアプリケーションをアップグレードするかどうかの決定において重要な役割を果たします。

💡アップグレードの安全性

アップグレードの安全性とは、アプリケーションの性能やユーザーエクスペリエンスに悪影響を及ぼさずに、新しいモデルにアップグレードできるかどうかを意味します。ビデオでは、GPT-4 Omniへのアップグレードがアプリケーションのパフォーマンスやユーザーエクスペリエンスにどのような影響を与えるかについて議論されています。

💡性能の変化

性能の変化は、アプリケーションが新しいAIモデルにアップグレードした後のパフォーマンスの変化を指します。ビデオでは、アップグレード後に生じる可能性のあるパフォーマンスの変化を調査し、アプリケーションの動作が変わらないようにすることが重要だと述べています。

💡ユーザーエクスペリエンス

ユーザーエクスペリエンスは、アプリケーションの使いやすさや満足度を指し、アップグレード後のレイテンシやパフォーマンスに大きく影響します。ビデオでは、レイテンシが改善されることでユーザーエクスペリエンスが向上することが期待されます。

💡レイテンシ

レイテンシとは、システムが要求に応答するまでの時間のことであり、ビデオではGPT-4 Omniが前のモデルよりもレイテンシを短縮できることが強調されています。レイテンシの低下は、ユーザーエクスペリエンスの向上に寄与することが期待されます。

💡コスト

コストは、AIモデルをアップグレードする際に考慮すべき重要な要素です。ビデオでは、GPT-4 Omniが前モデルよりもコストを削減できることが期待されており、それがアップグレードの安全性の判断材料になる可能性が示唆されています。

💡データセット

データセットとは、アプリケーションの入力と出力のペアを集めたもので、ビデオでは、アップグレード前後でのアプリケーションのパフォーマンスを比較するために使用されます。データセットは、評価と比較の基盤として機能し、アップグレードの安全性を判断する上で不可欠です。

💡評価器

評価器とは、アプリケーションの出力と期待される結果を比較し、パフォーマンスを評価するツールです。ビデオでは、カスタム評価器を使用して、GPT-4 Omniのアップグレード前後を比較し、パフォーマンスの変化を定量的に評価しています。

💡LangSmith

LangSmithは、言語モデルのパフォーマンスを評価・比較するためのプラットフォームです。ビデオでは、LangSmithを使用して、GPT-4 Omniのアップグレード前後を比較し、レイテンシや回答の正確性、コストなどの指標を分析しています。

💡マルチモダリティ

マルチモダリティは、音声、視覚、テキストなどの複数の情報源を扱う能力を意味します。GPT-4 Omniがマルチモダリティを組み込むことで、より包括的な情報処理が可能になり、ビデオのテーマに関連して、アプリケーションの機能が向上することが期待されます。

💡パフォーマンスの回帰

パフォーマンスの回帰とは、新しいモデルにアップグレードした結果、予想外に性能が低下する現象です。ビデオでは、アップグレード前後でのパフォーマンスの変化を監視し、パフォーマンスの回帰がないかを確認することが重要だと述べています。

Highlights

AI just released GPD 40 or Omni, which is an exciting release with significant improvements in Long non-English languages.

GPD 4 Omni is faster and cheaper in the API compared to the prior state-of-the-art GBD4.

The new model incorporates multimodality, including audio, visual, and text.

Decision-making on upgrading to the new model involves assessing performance regressions and user experience.

User experience considerations include latency improvements and cost implications.

A dataset of input-output pairs serves as the ground truth for evaluating the application's performance.

A custom evaluator is built to compare ground truth answers with the application's predictions.

GPT 4 Omni, Turbo, and 116 are the three versions tested for their performance.

Answer accuracy improved from 0.84 to 0.88 with the Omni model.

Latency was significantly reduced with Omni, showing around a 30% drop.

The P50 latency went from 23 seconds to 16 seconds with the new model.

Cost reduction is expected with the new model, although it was not yet available in the data.

Lang Smith will soon provide cost data for the new model.

Granular analysis allows for a detailed comparison of the models and their impact on individual examples.

Omni showed improvements over the baseline in most cases, with six getting better and three getting worse.

The aggregate scores and granular analysis indicate that Omni is a safe upgrade for the app.

Lang Smith's comparison mode allows for a detailed exploration of each example to assess the upgrade's safety.

In the specific case presented, GPD 4 Omni is a clear win with better answer accuracy and reduced latency.

Transcripts

hi this is Lance from Lang chain so open

AI just released GPD 40 or Omni today

which is pretty exciting release it

reports um both significant Improvement

in Long non-english languages much

faster uh and cheaper in the API than

the prior state-ofthe-art gbd4 so that's

actually really exciting um and it also

incorporates multimodality so you know

both audio visual as well as text so

that's a really good thing now the

question you might ask is let's say you

already have an app you're using a in a

model like say the state of the r gbd4

turbo how do I make a decision about

whether or not it's actually safe to

upgrade to this model and then when we

talk about safe we can mean that that

can kind of mean a few different things

so on one hand you can think about um

are there any regressions to the

performance of the application itself

like I have an app already it's using

gbd4 turbo I'm using a bunch of prompts

I've already tuned and till those

prompts just translate over to the new

model seamlessly do they exhibit some

odd behavior or aggressions that I

actually would want to characterize

right anytime you actually change the

model in your application you should

really want to investigate like okay how

does the performance of the application

actually change so that's one and also

things like user experience now it

reports better latency but like what is

that actually does it actually work in

my case so how is the user experience

translate if I change my app from for

example gbd4 turbo or let's say I was

using another app like GP one of the GPD

35 variants given the new cost here can

I make the leap up to G to now gbd4 onni

um and what are the implications on like

you know the performance of the app

itself or things like latency so those

are all things you'd really wanted to

examine to determine whether or not it's

actually safe to make this switch for

your user and you can really think about

this in in three different pieces I have

a data set of examples for example in

this case I have a rag app um of input

output pairs that are kind of my ground

truth input my ground truth output right

so I have a data set I have an evalu

that I'm going to show you how to define

that'll look at my ground truth answers

versus my rag app answers and I have a

rag app that simply takes in gbd4 Omni

versus turbo as a userdefined input

that's all I really need to do and then

I'll show you how to use the UI and

lsmith to really dig into the

differences uh IE look at regressions or

improvements that come if I upgrade my

app to Omni so that's really it so

here's just some code I'm defining an

index here for rag I'm taking the line

trans expression language documentation

which is around 70,000 tokens of context

it's basically a subset of our

documentation um and I'm creating a

vector store locally from that then I'm

defying this rag botot class it's super

simple app it takes in open Ai and a

model name um actually doesn't use Lang

chain at all it's just using the raw

open eye wrapper um or a wrapper we have

around the open ey API so it's like

super simple does retrieval uh basically

does generation with a standard rag

prompt no you all can use a local model

if you want with the Llama but in any

case here's all I need to do I'll Define

three different functions which simply

instantiate my rag bot with different

settings so here I'll use GPT 4116 gbd4

turbo for Turbo and then gbd4 Omni the

new model that's it so basically I have

three different uh functions that I'll

use my little rag bot with different

gbd4 versions that's all I need to do um

second my data set so I've already

created a data set in Langs Smith you

can actually if you go if you go to

Lang if you go to Langs Smith you can uh

go to your data set and testing tab my

data say is defined right here it's

called lell eval um and I can look at

examples and over in examples I can

actually see here's all my ground truth

inputs and outputs so again these are

inputs and outputs related to the

documentation I've built my app from so

this is all

consistent um so that's really all I

need to do in terms of data set in terms

of evaluator I'm going to build a custom

evaluator that's going to take uh see

this reference is the reference answer

here so this is for every question I

have a reference answer and it's also

from my chain gonna get my rag pipeline

prediction and it's going to compare my

reference to the prediction using this

prompt right here so it's all super

transparent um really nice simple way

all I have to do is basically use um

you'll see down here but this Lang Smith

evaluate function uh that I can pass

this this uh evaluator function into

it's super simple um and that's all I

need to do it's basically going to take

in my run and my example so the run is

like my chain the example is is the

example from my data set it can extract

from my run uh the predicted answer it

extracts from my data set example the

reference answer it Compares I'm using

this prompt here I use llm as a judge in

this case I'm using gbd4 turbo as the

judge um and it outputs a structured

object as grade which I specify here and

I normalize that uh so it's the raw

scores between 10 best one worst

normalize that by 10 so it's one and 0.1

that's all I need to do super simple I

run evaluation on my three models right

here and we can then go over and we can

look at our data set it'll now have

three experiments so that's what you see

right here so you can see my experiments

are gbd4 116 gbd4 turbo and gbd4 o or

sorry gbd4 uh yeah Omni or o and what

you can see here which is pretty nice

the answer accuracy so you can see I can

see my answer accuracy this is now the

aggregate score goes from

084 um 084 up to 088 so it does increase

and you actually see that in this plot

here it does increase between my three

experiments so it does appear that Omni

is indeed better than the other two

variants in terms of answer accuracy now

let's say also want to look at latency

this is the other major thing that's in

fact this is really the thing that uh

they really highlight with on me I can

look at the accur the the latency p50

late latency between the three

experiments and I actually can see the

latency shows a big difference so you

know between tur gbd4 turbo which is the

prior state of the-art in this model the

latency drops actually quite a bit looks

like maybe a 30% latency drop here

that's really good you can see my p50

goes from 23 seconds down to 16 seconds

and the answer accuracy as we showed

before increases so that's kind of a

clear win there and if the cost uh you

know benefits carry over then I would

know pretty definitively this looks like

a really safe upgrade for my particular

app um in terms of latency in terms of

my evaluator accuracy and in terms of

cost which uh we actually don't we

actually do have costs typically logged

um but we don't have the costs yet in

for this model I believe and so this

just came out today but you'll have that

available to you very short very soon in

L Smith as well so if I want to dig in

deeper I can just click these through

experiments I can go to compare and this

opens up our comparison mode so here

what's pretty cool I can set a baseline

so in this particular case I'm going to

set 116 is my Baseline and I'm then can

compare turbo and uh gbd4 or Omni and

what I can see as I go through I can see

all the cases that I should get worse or

better and you can see summarized at the

top two get better four get worse in

this case six get better three get worse

so again we can see that Omni improves

which we also saw from the aggregate

scores but you can really look granular

each example and see why it improves um

you can click here to actually open up

that particular um that particular

example you can dig in here's the

reference input reference output here's

my three generations you can really look

granularly and explore whether or not

you agree with the evaluator so this

really gives you a nice way to

granularly go in Canin yourself that

it's safe in your particular case to

upgrade to the new gbd4 Omni and if I

zoom all the way back out in our

particular case this is just again eval

set 20 Questions related to land

transpression language what I can see is

is uh the I'm going to bring up the

latency as well the answer accuracy gets

better with GPD 4 Omni which is great

the latency drops quite a bit so that's

also a win and if the cost reduction is

as reported then this would be a clear

win a safe upgrade in my particular case

thanks