Repetitions | LangSmith Evaluation - Part 23
Summary
TLDRこのビデオスクリプトでは、L chainからL氏が繰り返し評価について話しています。言語モデル(LM)の評価において、ランダム性や可変性から生じるノイズを減らすために、繰り返し評価が重要です。lsmithというツールを使って、評価を複数回自動実行し、結果の信頼性を高めることができます。スクリプトでは、言語表現言語に関する評価セットを使用して、異なる設定での実験を繰り返し実行し、結果を比較しています。UIでは各実験の繰り返し実行を確認でき、結果のばらつきを分析できます。繰り返しは結果の信頼性向上に役立ち、様々な実験を比較しやすくします。
Takeaways
- 🔄 ランダム性があるLM(言語モデル)を評価する際に、繰り返し評価を行うことで信頼性を高めることができます。
- 📈 lsmithのSDKに新しく追加された機能で、繰り返し回数を指定して評価を自動化することができるようになりました。
- 🛠️ UI(ユーザーインターフェース)で繰り返し回数がサポートされており、結果の可視化が容易になっています。
- 📝 評価セットには20の質問があり、3回の繰り返しで合計60回の評価が実行されました。
- 🔍 繰り返しごとの結果を個別に確認でき、各評価の結果を比較することが可能です。
- 📊 各実験の平均スコアが報告され、評価のばらつきを平準化する効果があります。
- 結果の信頼性を高めるために、繰り返しを使用して評価結果のばらつきを減らすことができます。
- 📚 大規模で複雑な評価セットを使用している場合でも、繰り返しは結果の信頼性向上に役立ちます。
- 🔧 lsmithの機能を活用して、繰り返しを用いた実験を実行し、結果の信頼性を強化することができます。
- 📉 繰り返しを通じて、異なる実験間での結果の比較をより自信を持って行うことができます。
- 🎯 lsmithにおける繰り返し機能は非常に直感的で、結果の信頼性向上に役立つ重要な機能です。
Q & A
L chainの紹介は何についてですか?
-L chainは、継続的な言語モデルの評価に関するシリーズを紹介しており、繰り返しに関する直感的なアプローチについて話しています。
評価の信頼性とは何を意味しますか?
-評価の信頼性とは、実行した結果がどの程度信頼できるか、再現性があるかどうかを指します。
どのようにして評価の信頼性を高めることができますか?
-繰り返しを用いて評価を複数回実行し、結果の一貫性を確認することで信頼性を高めることができます。
lsmithの新しい機能とは何ですか?
-lsmithは、評価を何回実行するかを指定できる新しいフラグを導入しており、これはSDKで簡単に実行できます。
言語モデル(LM)の非決定性とは何を意味しますか?
-言語モデルの非決定性とは、同じ入力に対しても異なる出力を生成することができる性質を指しています。
評価セットとは何ですか?
-評価セットとは、モデルの性能を評価するためのデータセットのことであり、質問とその正解の組が含まれています。
RAG Chainとは何ですか?
-RAG Chainは、再帰的なアプローチを用いて、質問に対する答えを生成するモデルです。
評価関数の繰り返し回数を指定することの利点は何ですか?
-評価関数の繰り返し回数を指定することで、結果のばらつきを減らし、より信頼性の高い評価を行うことができます。
UIでの繰り返しフラグとは何ですか?
-UIでの繰り返しフラグとは、ユーザーインターフェース上で評価を何回繰り返すかを示す機能です。
評価結果の平均値を用いる目的は何ですか?
-評価結果の平均値を用いることで、モデルの性能に対する信頼性のある評価を行うことができます。
複雑な評価セットを使用する利点とは何ですか?
-複雑な評価セットを使用することで、モデルの性能をより厳しい状況下で評価し、実際の応用においても高い信頼性を確保することができます。
lsmithにおける繰り返しの機能はどのように実装されていますか?
-lsmithでは、SDKを通じて繰り返しの機能を実装しており、UI上でもサポートされているため、簡単に繰り返しを指定できます。
評価結果のばらつきを減らすためにはどのようなアプローチを取ることができますか?
-評価結果のばらつきを減らすためには、繰り返しを用いて評価を行い、その結果の平均値を用いるアプローチを取ることができます。
lsmithにおける繰り返し機能を使用する際の利点は何ですか?
-lsmithにおける繰り返し機能を使用することで、結果の信頼性を高めることができ、また、異なる実験間での比較も容易になります。
Outlines
🔧 LMの評価の繰り返しと信頼性
L chainからL氏が、機械学習モデルの評価における繰り返しの重要性を説明しています。通常、機械学習モデルの評価は大きな評価セットに対して行われ、複雑な言語モデル(LM)を使用して評価されますが、その結果は再現性があるかどうか疑問が残ります。LMSは非決定的であり、評価の際にノイズが混入する可能性があります。そこで繰り返しを通じて評価を自動化し、結果の一貫性を検証することが提案されています。lsmithというツールが提供する新しい機能を使って、評価を何度も実行し、結果の信頼性を高めることができます。例えば、言語表現の評価セットを使用して、rag chainに応じた回答を評価し、その信頼性を繰り返しによって検証する例が紹介されています。
📊 繰り返しによる結果の信頼性の向上
繰り返しを用いた評価は、結果の信頼性向上に役立ちます。lsmithのSDKを利用することで、評価を何度も実行し、その結果の平均を算出することができます。UI上では、繰り返しの回数が記録され、それぞれの実験の詳細を確認することができます。例えば、GPD40やGPD4 Turboなどの異なる設定で実験を行って、それぞれの実験の繰り返しごとの結果を比較することができます。繰り返しによって生じる結果のばらつきを確認し、より信頼性の高い評価を行うことができます。この方法は、より大きな評価セットや複雑な評価基準を使った場合にも有効で、結果のばらつきを減らし、比較的信頼性の高い評価を提供します。
Mindmap
Keywords
💡評価
💡繰り返し
💡言語モデル(LM)
💡変数出力
💡信頼性
💡再現性
💡UI(ユーザーインターフェース)
💡実験
💡平均
💡ノイズ
Highlights
Introduction to the concept of repetitions in LM evaluations.
Explanation of the reliability concerns in LM evaluations.
The role of LMS in introducing variability in LM evaluations.
The introduction of a new flag in lsmith for running repetitions.
How repetitions can be used to address consistency in evaluations.
Manual repetition runs versus automated support in lsmith.
Example of an evaluation set related to Lang expression language.
Description of the evaluator's function in grading answers.
Initialization of a rag bot with specific parameters.
Running experiments with different configurations.
UI support for viewing repetitions in lsmith.
Comparing answer repetitions for consistency.
Investigating cases of variability in output.
Reporting mean scores from repetitions for smoothing.
Building confidence in results through repetitions.
Using repetitions to compare experiments with confidence.
Practical application of repetitions in complex eval sets.
The impact of repetitions on grading variability.
Aggregate mean scores reported for each example.
Increased confidence in differences between chains.
The simplicity and utility of the repetition feature in lsmith.
Transcripts
hey this is L from L chain we're Contin
our lsmith evaluation series talking
about repetitions so the intuition here
is actually pretty straightforward we've
talked a lot about different types of
evaluations for example that run on like
larger eval sets um that have different
and maybe complex LM as judge
evaluators and in a lot of these cases
we run an evaluation we get some
statistics or some metrics on our
performance across the data set and you
might as the question how reliable is
this you know can I trust this result
if I run it again can I reproduce it and
you can have noise introduced from
different things your chain May produce
kind of variable outputs depending on
how you run it um again LMS are largely
for the most part non-
deterministic um you know your LM is
judged evaluator again it's using an LM
so there's some variability that can be
introduced from the grading itself um so
in any case the idea of repetitions is a
way to address this automatically run
your evaluation end times to see whether
or not it's consistent it's very
intuitive it's very useful and I've done
this manually many times but lsmith is
actually introducing a nice kind of new
flag that's run simply with the SDK
where you can specify some number of
iterations to run and it's all nicely
supported in the UI so let's take an
example case um this is an eval set I've
already worked with related to Lang
expression language this is um an
evaluator that actually used previously
with a rag chain that operates on Lang
chain expression language documentation
um and so this evaluator is basically
going to grade uh an answer from a rag
chain relative to the ground truth
answer between 1 and 10 okay so that's
all it's happening
here and this is my rag bot which I'm
just initializing with a few different
parameters I'm going to run it with GPD
40 with Vector store and I'm going to
run with gbd4 turbo without Vector store
so these are just two example
experiments I might run and here's where
it gets interesting when I set up my
evaluate function just as we've done
previously I can just specify number
repetitions and specify how many times I
want to run this
experiment um so in this particular case
my evil set has 20 questions it's run
three times and so I run this it
actually runs 60 different evaluations
that's it um and again I can run it on
on different configurations just like
I've done
previously so if I go over to the UI
here's my here's my data set just like
we've seen before here's my experiments
and you're going to see something new
and kind of interesting here you're
going to see this repetitions
uh flag noted here so what's cool about
this this allows you then if you open up
any of your experiments right so let's
for example look at uh this experiment
GPD for Turbo um you can see if you open
up for any example this is your input
right here's your rag chain um you
actually can see each each repetition
run um and so what's nice about this is
that that you can compare the the
answer for each your repetitions so
that's kind of what you see here and you
can look at the grading so you can see
there's there's interesting differences
depending on kind of the repetition in
the answer itself which can happen
because certain llm chains do have some
variability right so the answers can
differ by the chain and also the grer
given the same output can sometimes
change right so what's nice about this
is I can kind of go through my data set
and I can actually
investigate um cases of variability in
the
output um you know in this particular
case you know one is great one in one
case repetition three is greater as
one8 7 right so what's nice about this
these scores reported here are the mean
of those three repetitions so what's
nice is these perform some smoothing
across V variability that's inherent
potentially in your chain itself or in
your LM as judge evaluator it's a nice
way to build bit confidence in your
results um and in this particular case
this is working on with a larger more
complex eval set so in this case it was
a 20 question eal set you can look at
the examples here these are kind of
harder questions so I do expect that the
various experiments are going to have
more trouble with them um and I'm using
an llm as judge evaluator in this case
um with custom criteria we're I'm
grating from 0 to 10 so again that's
like a more tricky grading scheme
there's more opportunity for variability
there and I can see in my experiments
that indeed
if you kind of dig in uh we showed some
examples previously but there is some
variability across my grading um you
know grade of one here versus 0.
5.5 um and you know the ability to run
repetitions gives me a little bit more
confidence in the result so it also
makes it easier to compare with some
confidence across different experiments
when you've used repetitions to smooth
out noise in your greater or in your
chain itself and really that's kind of
the intuition behind using repetitions
it's very intuitive you can see I've run
a number of these different experiments
with three repetitions each and this is
kind of the aggregate of those means for
each example being reported so I have a
little bit more confidence in the
difference in the difference between my
various chains uh looking across these
experiments relative to looking at a
single trial or single experiment that
only ran out a single repetition so
really that's just that's all there is
to it's really simple and uh it's a very
nice feature I've used it extensively
just kind of manually uh but actually
having as now as a feature in lsmith
makes it much easier to run experiments
with repetitions to build more
confidence in your results thanks
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