Attach evaluators to datasets | LangSmith Evaluations - Part 9

LangChain

16 Apr 202406:55

Summary

TLDRランスが言語モデル（LM）を用いた自動採点システムの使い方を紹介する動画の要約です。動画では、テストケースを含むデータセットを設定し、そのデータセットを使って様々な言語モデルをテストする方法を説明しています。さらに、自動採点を行うために、データセットに評価モデルをアタッチし、実験が開始されるたびに自動的に実行されるプロンプトをカスタマイズする方法も紹介されています。自動採点システムは、実験結果を迅速に確認し、言語モデルの選択を決定する際に非常に役立ちます。

Takeaways

📚 データセットの設定とテストケースの例示：スクリプトでは、関連性と評価をテストするための「relevance grade」というデータセットの設定とテストケースの紹介がありました。
🧠 LLM（Language Model）のテスト：スクリプトでは、異なるLLMを直接プロンプトチューブからテストし、その結果をデータセットに記録する方法が説明されています。
🔄 自動評価のワークフロー：スクリプトでは、データセットを用いて自動評価を行うワークフローについて説明されており、LLMベースの評価器を自動的に実行する方法が紹介されています。
💻 評価器のカスタマイズ：スクリプトでは、プロンプトチューブ内で評価器をカスタマイズし、特定のタスクに関連する評価プロンプトを設定する方法が説明されています。
📈 自動評価の実行：スクリプトでは、データセットに対して実験を開始するたびに自動的に実行されるLLMベースの評価器について説明されています。
📊 結果の自動記録：スクリプトでは、自動評価が実行されると、その結果がデータセットに自動的に記録されることについて説明されています。
🔎 結果の詳細なレビュー：スクリプトでは、自動評価の結果を手動で確認する方法が紹介されており、grer tracesをクリックして評価器が見た内容を詳細に確認することができます。
🗂 データセットに評価器をアタッチ：スクリプトでは、データセットに評価器をアタッチし、Hubから実験を実行するたびに自動的に評価が行われることについて説明されています。
📉 正確性のスコアリング：スクリプトでは、自動評価が行われた結果の正確性を示すスコアリング方法が説明されています。
🚀 異なるLLMの比較：スクリプトでは、異なるLLMを比較し、特定のタスクに最適なLMを選択するための自動評価の利便さが説明されています。
📚 チュートリアルでのLLM評価器の活用：スクリプトでは、LLM評価器をチュートリアルで活用し、適切なLMを選択する方法が紹介されています。

Q & A

ランスが紹介しているシリーズは何シリーズですか？
-ランスが紹介しているシリーズは「Langs Smith Evaluation Series」です。
データセット「relevance grade」には何が含まれていますか？
-「relevance grade」データセットには、入力文書テキスト、例問題、そして出力として、その問題がテキストに対して関連性があるかどうかの真実値が含まれています。
プロンプトプレイグラウンドとは何ですか？
-プロンプトプレイグラウンドは、ランスが様々なLLM（Large Language Models）をテストするために使用するプラットフォームで、入力データセットを簡単に取り込んだり、様々なLLMを実行・テストすることができます。
自動評価を行うために使用できる評価者とは何ですか？
-自動評価を行うためには、LLMベースのグレーダーを使用することができます。これは実験を自動化し、効率的に評価を行うのに役立ちます。
データセットにアタッチされた評価モデルとは何ですか？
-データセットにアタッチされた評価モデルとは、実験が開始されるたびに自動的に実行されるLLMベースのグレーダーのことです。これにより、手動での結果のレビューが不要になります。
評価モデルが使用するプロンプトはどのようにカスタマイズできますか？
-評価モデルが使用するプロンプトは、ユーザーがタスクに応じて必要に応じてカスタマイズすることができます。プロンプトは、グレーダーが生成した結果を評価する際に使用されます。
自動グレーダーが行う評価とはどのようなものですか？
-自動グレーダーが行う評価とは、実験で生成された結果が妥当なJSON形式かどうか、また期待される値が含まれているかどうかを確認するものです。
実験結果を手動でレビューすることはできますか？
-はい、自動グレーダーが行った評価結果を手動でレビューすることができます。グレーダートレースをクリックして、グレーダーが何を見たのか、そしてどのようにスコアリングしたのかを詳しく確認できます。
実験結果の「正確さ」とは何を意味しますか？
-「正確さ」とは、自動グレーダーが行った評価に基づいて、実験結果が期待される出力を正確に生成できたかどうかを意味します。
異なるLLMに対して複数の実験を実行する際に、どのLLMが良い選択であるかを判断するためには？
-異なるLLMに対して複数の実験を実行する際には、自動グレーダーが提供する「正確さ」の列を用いて、どのLLMが期待される結果を生成しているかを Sanity Check することができます。
プロンプトベースの実験とLLMベースのグレーダーを組み合わせて使用する利点は何ですか？
-プロンプトベースの実験とLLMベースのグレーダーを組み合わせて使用することで、コーディングなしにデータセットを使った自動グレーディングを実行できます。これにより、迅速かつ効率的に、特定のタスクに最適なLLMを選ぶことができます。

Outlines

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ビデオスクリプトの紹介とデータセットの設定

この段落では、ランスがビデオのシリーズの9番目のエピソードとして、Lang chainという名前のプロジェクトについて説明しています。彼は、以前のビデオでI'll show overという名前のデータセットを設定する方法について話していたそうです。このデータセットには、文書テキスト、質問の例、そしてその質問が文書に関連しているかどうかを示す真値の評価が含まれています。ランスは、このデータセットを使って、さまざまなLLMs（Language Models）をテストし、その結果をデータセットに記録する方法について説明しています。また、プロンプト・チューブ（Prompt Tub）という仕組みを使って、データセットを簡単に取り出すことができ、様々なLLMsを試すことができます。

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自動評価器の活用とデータセットへの紐付け

この段落では、ランスは自動評価器（LLM based grader）の活用方法について説明しています。彼は、データセットに自動評価器をアタッチする方法を紹介し、実験を実行するたびに、自動的に結果を評価しスコアを付けることができます。この方法を使うことで、一度設定すれば、手動での結果のレビューが不要になり、効率的に実験を繰り返すことができます。ランスは、この機能を使って、多数の実験を行い、どのLMが特定のタスクに適しているかを判断する方法について説明しています。また、自動評価器の設定方法や、その役立つことについても詳細に説明しています。

Mindmap

Keywords

💡Lang chain

「Lang chain」は、このビデオスクリプトで言及されている、言語処理や自然言語理解の分野における一連の技術やアルゴリズムを指す概称です。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価方法に関する議論に関連しています。

💡Langs Smith

「Langs Smith」は、このスクリプトにおいて、評価シリーズの一部である9番目の動画を制作している人物やグループの名前です。このキーワードは、動画の制作者やそのシリーズの名称を特定するのに役立ちます。

💡test cases

「test cases」とは、ソフトウェア開発や言語処理の分野で、システムが正しく動作しているかどうかを確認するために使用される一連のテスト用例のことです。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価において、どのようにテストケースが設定され、使用されるかを説明する上で重要です。

💡relevance grade

「relevance grade」とは、ある質問が与えられたテキストに対してどの程度関連しているかを評価するためのグレードです。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価方法において、質問とテキストの関連性を定量的に評価する方法を示しています。

💡document grading

「document grading」とは、文書の内容や質を評価するプロセスです。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価において、文書の評価方法や基準を示す上で重要です。

💡prompt tub

「prompt tub」は、このスクリプトにおいて、言語モデルを用いて各種実験を実行するための環境やツールを指す用語です。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価方法において、どのように実験が行われるかを理解する上で重要です。

💡LLMs

「LLMs」は、「Large Language Models」の略で、大規模な言語モデルを指します。これらのモデルは、自然言語処理のタスクで高い性能を発揮し、このビデオではその応用方法や評価方法が議論されています。

💡evaluators

「evaluators」とは、システムやモデルの性能を評価するツールやメカニズムを指します。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価方法において、どのように評価が行われるかを説明する上で重要です。

💡Json evaluator

「Json evaluator」とは、Json形式のデータを評価するためのツールやメカニズムを指します。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価において、Jsonデータの正確さや適切さを確認する方法を示しています。

💡correctness

「correctness」とは、システムやモデルの出力を評価する際に、期待される結果にどの程度一致しているかを示す指標です。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価方法において、出力を正確に評価し、改善するための重要な要素です。

💡experiments

「experiments」とは、科学的な手法で仮説を検証するために行われる実験のことです。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価において、どのようにして言語モデルの性能を検証するかを示す上で重要です。

💡automatic grading

「automatic grading」とは、コンピュータプログラムによって自動的に評価が行われるプロセスのことです。このキーワードは、ビデオの主題である言語モデルの評価方法において、手動での評価の負担を軽減し、効率的な評価を実現するための手法を示しています。

Highlights

Lang chain's ninth video in Langs Smith evaluation series.

Setting up test cases in a data set called 'relevance grade'.

Each test case includes an input document, example question, and ground truth assessment.

Document grading challenge integrated with rag flow.

Testing various LLMs (Language Models) directly from the prompt tub.

Using a prompt playground to run experiments with different LLMs.

Automating evaluations with LLM-based graders.

Customizing evaluation prompts for specific tasks.

Evaluator model can be set to run automatically when an experiment is initiated.

JSON evaluator is used for grading responses based on a defined logic.

Automatic grading provides a correctness column in the experiment results.

The grader assesses the validity of JSON, absence of preamble, and the correct value for 'score'.

Automatic grader traces can be inspected for detailed evaluation logic.

Chat fireworks and Llama 13B's performance in the grading task.

Pin an evaluator to a data set for automatic scoring in the hub.

Automated grading as a quick sanity check for multiple experiments.

Using automated graders with prompt-based experimentation for efficient LM selection.