Custom Evaluators | LangSmith Evaluations - Part 6

LangChain

8 Apr 202406:16

Summary

TLDRこの動画スクリプトは、シリーズの第6回目の動画であり、長評価について焦点を当てています。動画では、評価が重要である理由、Langs Smith Primitivesの基礎、データセットの構築方法、開発者によるデータセットのカスタマイズ、ユーザーログからのデータセットの構築、評価器の使用方法について説明しています。特に、カスタム評価器の作成方法について詳細に説明しており、シンプルなアサーションに基づいた機能テストを通じて、システムが正しく動作していることを確認する方法を提案しています。

Takeaways

📈 シリーズの第6回目の動画で、長評価について焦点を当てています。
🌟 評価の重要性を説明し、Langs Smith Primitivesの基礎を築きました。
🛠️ データセットの構築方法を学び、Databricksを使用してカスタマイズしました。
📝 質問と回答のデータセットを作成し、編集と追加の方法を紹介しました。
🔍 ユーザーログからデータセットを構築し、フィードバックや質問をプラグインする方法を説明しました。
🧠 生成されたデータセットを使用して、ビルトインのライフチャイン評価器を用いてアプリを評価しました。
🤖 GDP-35を使用して質問に答え、手作業でキュレートされたデータセットと比較しました。
💡 カスタマイズされた評価器を作成し、答えが生成されたかどうかを確認する単純なアサーションを設定しました。
📊 評価器は、答えが存在するかどうかを判断し、単位テストのような機能を有する非常简单なアサーションです。
🔧 カスタム評価器を構築する際には、出力を抽出する能力が必要です。
🎯 カスタム評価器は非常に柔軟で、任意のスコアリング方法を選択できます。
📖 情報フローを理解し、例と実行の出力を利用することで、カスタム評価器の構築は非常に簡単です。

Q & A

ビデオ_SERIESの主題は何ですか？
-ビデオ_SERIESの主題は、言語評価に関するものです。
最初のビデオは何を説明していますか？
-最初のビデオでは、評価が重要である理由について説明しています。
Langs Smith Primitivesとは何ですか？
-Langs Smith Primitivesは、データセットの構築に使用される基本的な要素です。
データセットの構築方法について説明するビデオは何ですか？
-3番目のビデオがデータセットの構築方法について説明しています。
Databricksとは何ですか？
-Databricksは、データ分析と機械学習のためのプラットフォームです。
Databricksモデルを使用した質問回答データセットの構築方法について説明するブログ記事のリンクはどこにありますか？
-ブログ記事のリンクは、ビデオのスクリプトの途中部分に示されています。
ユーザーログからデータセットを構築する方法について説明するビデオは何ですか？
-4番目のビデオがユーザーログからデータセットを構築する方法について説明しています。
評価器とは何ですか？
-評価器は、アプリケーションの性能を判断するために使用されるツールです。
GPT-35とは何ですか？
-GPT-35は、OpenAIによって開発された自然言語処理のモデルです。
カスタム評価器を作成する場合、どのようなアサーションを使用することができますか？
-カスタム評価器を作成する場合、答えが生成されたかどうかを確認するようなシンプルなアサーションを使用することができます。
カスタム評価器を構築する際の主な利点は何ですか？
-カスタム評価器を構築する主な利点は、非常に柔軟で、任意の評価方法を適用できることです。
このビデオ_SERIESで説明された評価方法の適用範囲はどこまでですか？
-このビデオ_SERIESで説明された評価方法は、オフライン評価やCIなど、様々な場面で適用可能です。

Outlines

00:00

📝 評価方法の紹介とカスタマイズ

この段落では、シリーズの第六回目の動画として、評価方法について説明しています。最初の動画で重要性を述べ、二つ目の動画ではLangs Smithの基本原則を紹介しました。次に、データセットの構築方法について学び、Databricksモデルを使用して質問と回答のペアを編集し、追加する方法を示しました。さらに、ユーザーログからデータセットを構築する方法も紹介しました。そして、ビルトインのライフEvaluatorを使用して、シンプルなアプリを評価する方法を学びました。このアプリは与えられた文脈についての質問に答えることができます。GPD-35を使用して応答し、手動でキュレートされたデータセットと比較しています。

05:02

🔍 カスタマイズされた評価器の構築と活用

この段落では、独自の評価器を構築し、アプリの応答をテストする方法について説明しています。カスタマイズされた評価器は、答えが生成されたかどうかを確認するシンプルなアサーションです。これは、エミュレーションされたデータセットから質問と回答のペアを削除し、ハードコードされた判断基準（回答があるかどうか）を使用します。この方法は、単純な機能テストとして考えることができます。この場合、評価は使用されず、代わりにシンプルなアサーションが使われます。この関数は非常に簡単で、例として示しています。

Mindmap

Keywords

💡Langs Smith Primitives

Langs Smith Primitives は、ビデオのシリーズで取り上げられる基本的な概念や要素です。これには、データセットの構築や評価器の使用などが含まれます。ビデオでは、これらのプリミティブを用いて、質問と回答のデータセットを作成し、評価する方法について説明しています。

💡データセット

データセットは、ビデオの主題を理解するための重要な概念です。これは、機械学習や自然言語処理の分野で使用される一連のデータのことであり、この場合は質問と回答のペアを含んでいます。データセットは、モデルの訓練や評価に不可欠なものであり、このビデオではデータセットの構築方法や使用法について詳細に説明されています。

💡評価器 (Evaluator)

評価器は、ビデオの主なテーマの一つであり、モデルのパフォーマンスを測定するツールです。このビデオでは、既存の評価器（例えば built-in life with evaluator）だけでなく、カスタム評価器の構築方法についても説明されています。評価器は、モデルが生成した答えの品質や正確さを判断するために使用されます。

💡GPD-35

GPD-35 は、ビデオで取り上げられた技術的な用語であり、特定の世代のモデルや応答を指しています。このビデオでは、GPD-35 世代の答えをデータセットと比較して、モデルのパフォーマンスを評価する方法について説明されています。

💡カスタム評価器

カスタム評価器は、ビデオの後半で重点的に取り上げられた概念であり、既存の評価器とは異なり、開発者が特定の基準に従って作成する評価器のことです。この場合、評価基準は答えが生成されたかどうかという単純なアサーションに基づいており、これはユニットテストのようなものとして考えることができます。

💡アサーション

アサーションは、プログラムが特定の条件を満たすと期待していることを表すステートメントです。このビデオでは、アサーション用于カスタム評価器の例として取り上げられ、答えが生成されたかどうかを確認する単純な機能を示しています。

💡ユニットテスト

ユニットテストは、ソフトウェア開発において、個々のコンポーネントが正しく機能することを確認するために行われるテストの一種です。このビデオでは、カスタム評価器をユニットテストとして使用し、システムが正しく動作していることを確認する手法として紹介されています。

💡情報流 (Information Flow)

情報流は、データや情報がシステム内においてどのように移動するかを示す概念です。このビデオでは、評価器がどのように動作するかを理解するために、情報流の概念が重要です。例えば、アプリからの出力を評価器に渡し、答えが生成されたかどうかを確認する処理の流れが説明されています。

💡スコア付け (Scoring)

スコア付けは、評価器がモデルの出力を評価し、その品質や正確さを数値で表すプロセスです。このビデオでは、カスタム評価器を使用して、答えが生成されたかどうかに基づいてスコアを割り当てる方法について説明されています。

💡flexibility

柔軟性は、システムやプロセスの適応性や変化への対応能力を指す概念です。このビデオでは、カスタム評価器の構築において、柔軟性が重要であり、開発者は様々な方法で答えの品質を評価することができます。

💡メタデータ (Metadata)

メタデータは、データに関する情報であり、この場合は、評価結果に関するデータです。ビデオでは、新しいカスタム評価器を作成する際にメタデータの作成について言及されており、これは評価結果を理解しやすくするための重要な要素です。

Highlights

视频系列的第六部分专注于长度评估。

第一个视频解释了长度评估的重要性。

第二个视频介绍了核心Langs Smith Primitives。

第三部分讨论了如何构建数据集，特别是开发者策划的数据集。

展示了如何为Databricks构建一个问答数据集。

介绍了如何编辑和追加示例到数据集中。

展示了如何从用户日志构建数据集。

讨论了如何使用评估器，特别是在构建的问答应用中的内置Life with Evaluator。

使用GPD-35生成的回答与手动策划的数据集进行比较。

提出了构建自定义评估器的想法，例如简单的断言来检查答案是否生成。

介绍了自定义评估器的构建方法，强调了其灵活性和简便性。

自定义评估器是基于标准的评分，例如答案的存在与否。

讨论了自定义评估器可以用于离线评估，类似于持续集成中的测试。

通过一个简单的函数示例，说明了如何实现自定义评估器。

强调了自定义评估器的强大和通用性，以及它在实践中的便利性。