Evaluations in the prompt playground | LangSmith Evaluations - Part 8

LangChain

11 Apr 202405:04

Summary

TLDRビデオスクリプトでは、LanceがLang chainのEth视频中で、プロンプトプレイグラウンドから直接評価を実行する方法について説明しています。スクリプトでは、SDKを介さずに迅速なテストを行う利点、データセットの作成、評価方法、そして異なるLLM（Large Language Models）のテスト結果を比較するプロセスについて詳細に触れています。特に、データセットの選択、結果のログ記録、そして迅速なプロトタイピングが可能であることが強調されています。

Takeaways

🌟 プレゼンターLanceが、Langs Smithの評価シリーズのエピソード5を紹介しています。
🛠️ 本エピソードでは、プロンプトプレイグラウンドから直接評価を実行する方法について説明されています。
📈 SDKを介することなく、迅速なテストを行うことができます。
🔍 詳細なRAG（Retrieval-Augmented Generation）方法についても触れられています。
📚 例として、質問と文書のペアを使用して、関連性に基づいて文書を評価する方法が示されています。
🗂 データセットの作成と、Langs Smithでのデータセットの検索、使用が容易に行えます。
🎉 データセットを使用することで、異なるLLM（Language Models）を迅速にテストできます。
📊 テスト結果はデータセットに記録され、後から確認することができます。
🔧 異なるモデルプロバイダーを試すことができます。例として、OpenAI、Fireworks、LLaMA 213b、Anthropicなどが挙げられています。
🚧 結果の妥当性を検証し、問題がある場合には迅速に対応することができます。
💡 プレゼンターは、この方法を用いて、特定のタスクに最適なLLMを迅速にプロトタイプ化することをお勧めしています。

Q & A

ランスが紹介している評価方法のシリーズは何ですか？
-ランスが紹介しているのは、プロンプトプレイグラウンドから直接評価を実行するシリーズです。これは、SDKを介して評価を実行する場合とは異なり、コードを書くことなく迅速なテストを行う方法です。
ランスが最近取り組んでいたタスクは何ですか？
-ランスが最近取り組んでいたのは、高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）方法に関するタスクです。これは、検索された文書を評価し、問題に関連性があるかどうかを判断するプロセスが含まれています。
ランスが使用しているデータセットの例は何ですか？
-ランスが使用しているデータセットの例は、質問と文書のペアです。これは迅速に作成することができ、文書が質問に関連しているかどうかに基づいて、はいまたはいいえのバイナリスコアを返すように構造化されたオブジェクトを生成します。
プロンプトプレイグラウンドで評価を実行する利点は何ですか？
-プロンプトプレイグラウンドで評価を実行する利点は、迅速なテストが可能で、コードを書く必要がなく、異なるLLM（Large Language Models）を試して比較することが容易であることです。また、実行したすべての実験がデータセットに記録されるため、後から結果を確認し、分析することが可能です。
ランスが使用したデータセットの名前は何ですか？
-ランスが使用したデータセットの名前は「relevance grade cool」です。
プロンプトプレイグラウンドで実行する評価の入力はどのような形式で構成されていますか？
-プロンプトプレイグラウンドで実行する評価の入力は、データセットで設定したように、文書テキストと質問の形式で構成されています。
ランスが試してみたLLMにはどのようなものがありますか？
-ランスが試してみたLLMには、OpenAI、Fireworks、LLaMA 213B、Anthropicのhaouなどがあります。
なぜランスは構造化された出力を制約する必要がありましたか？
-ランスは構造化された出力を制約する必要がありましたが、それは、評価タスクで生成される結果がJSONのような構造化された形式で返されるようにするためです。
プロンプトプレイグラウンドで行われた評価の結果はどのように記録されますか？
-プロンプトプレイグラウンドで行われた評価の結果は、選択したデータセットに記録されます。これにより、モデル、プロバイダー、そして実験のメタデータが全て記録され、後から結果を手動で確認することが可能です。
ランスが使用したプロンプトプレイグラウンドの機能は何ですか？
-ランスが使用したプロンプトプレイグラウンドの機能は、迅速なプロトタイピング、異なるLLMのテスト、そして特定のタスクに最適なLLMの選択です。
ランスが提案するプロンプトプレイグラウンドの使用シナリオとは何ですか？
-ランスが提案するプロンプトプレイグラウンドの使用シナリオは、重い評価プロセスが必要ならない特定のタスクに対して、迅速にテストや検証を行う場合です。
ランスが強調しているプロンプトプレイグラウンドの利点は何ですか？
-ランスが強調しているプロンプトプレイグラウンドの利点は、コードを書く必要がないため、迅速にテストや実験を行うことができることです。また、すべての実験が記録されるため、後から結果を確認し、分析することが容易です。

Outlines

00:00

🤖 オンライン評価のススペンと技術

この段落では、LanceがLang chainの動画でオンライン評価システムについて説明しています。彼は、SDKを介して評価を実行する方法について話し、またプロンプトプレイグラウンドから直接評価を実行する場合についても触れています。特に、高度なRAG方法について詳しく説明し、それらがどのように質問に関連するドキュメントを評価し、構造化された出力を生成するのかを説明しています。また、データセットの作成と、それを使ってプロンプトプレイグラウンドでテストする方法についても説明しています。Lanceは、異なるLMのテストを行い、その結果をデータセットに記録する方法を示しています。この方法により、開発者は迅速に異なるモデルをテストし、最適な評価システムを見つけることができます。

05:01

🙏 感謝の言葉

この短い段落では、Lanceが視聴者に感謝を表現しています。彼の説明が役立ち、有益であることを願っていると述べています。

Mindmap

Keywords

💡Lang chain

「Lang chain」は、このビデオスクリプトにおいて、Lanceが属する組織やプロジェクトの名前です。このグループは、言語モデルや自然言語処理に関する技術を研究開発していると思われます。ビデオでは、Lang chainのメンバーであるLanceが、評価システムについての説明を行っています。

💡Langs Smith

「Langs Smith」は、ビデオスクリプト中で言及されている、評価システムの名前です。このシステムは、プロンプトプレイグラウンドから直接実行できるよう設計されており、開発者や研究者が迅速かつ効率的に言語モデルの性能評価を行うことができるツールです。

💡prompt playground

「prompt playground」は、言語モデルを操作するためのインタラクティブなプラットフォームです。このプラットフォームを使用することで、開発者はコードを書かずにも言語モデルをテストし、調整することができます。ビデオスクリプト中では、Lanceがこのツールを使用して、言語モデルの評価を行っている様子が説明されています。

💡SDK

「SDK」は、ソフトウェア開発キットの略で、ソフトウェア開発に必要なツールやライブラリのセットを指します。このビデオスクリプトでは、Lanceが以前にSDKを使用して評価を行っていたことを触れていますが、今回はコードを書かなくても迅速にテストを行う方法を紹介しています。

💡advanced RAG

「advanced RAG」とは、高度なランダムアクセス・ジェネレータ（Retrieval-Augmented Generation）の略称であり、自然言語処理において使用される技術の一つです。この技術は、既存の文書から情報を取得し、その情報を元に新たなテキストを生成するものです。ビデオスクリプトでは、Lanceがこの技術を使用して、文書の関連性に応じてスコアを付けたり、構造化された出力を生成したりしていると説明しています。

💡structured output

「structured output」とは、データの構造化された形式での出力を指します。この場合、Lanceは言語モデルから得られる出力を、JSONのような構造化された形式にすることが望ましいと述べています。これは、機械が理解しやすい形式で情報を提供することで、さらに高度な処理や分析が可能になるため重要です。

💡LM4

「LM4」は、この文脈でいうと、特定の言語モデルのバージョンやタイプを指す表現です。Lanceは、このモデルを使用して、高速で軽量なテストを行い、文書の関連性を評価しています。また、このモデルは、特定のタスクに適した言語モデルを選ぶ際の候補として考えられることがあります。

💡relevance grade

「relevance grade」とは、文書が質問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。このビデオスクリプトでは、Lanceが文書と質問のペアを作成し、それらが関連しているかどうかを「はい/いいえ」のスコアで評価しています。この評価は、言語モデルの性能をテストする際に重要な役割を果たしています。

💡dataset

「dataset」とは、データの集合を指します。このビデオスクリプトでは、Lanceが質問と文書のペアを用いてデータセットを作成し、それを用いて言語モデルの評価を行いています。データセットは、機械学習や自然言語処理の分野で非常に重要な概念であり、適切なデータセットを用いることでより正確な結果を得ることができます。

💡experiments

「experiments」とは、試行錯誤や検証を目的とした一連の活動を指します。このビデオスクリプトでは、Lanceが異なる言語モデルを用いて、文書の関連性評価のタスクを行っていることを「experiments」として参照しています。これらの実験により、最適な言語モデルの選択や、システムの性能の評価が可能になります。

💡metadata

「metadata」とは、データに関するデータを指します。この場合、Lanceが行った実験に関する情報（例えば、使用したモデルやプロバイダーなど）を指します。ビデオスクリプト中では、データセットに関連する実験のメタデータが記録され、分析や比較が可能であることが強調されています。

Highlights

Lance from Lang chain discusses running evaluations directly from prompt playground.

Rapid testing can be done without SDK or code involvement using prompt playground.

Advanced RAG (Retrieval-Augmented Generation) methods are mentioned, involving grading steps for relevance.

Structured outputs like JSON are used for grading, with scores indicating yes or no based on relevance.

Lightweight, fast LMs (Language Models) are preferred for quick tasks like grading.

A use case involving the creation of a dataset called 'relevance grade' is discussed.

The dataset can be quickly created and utilized in Langs Smith for testing.

Prompt playground allows for the selection of different LMs for testing, such as OpenAI, Fireworks, and Anthropic.

Experiments conducted in prompt playground are logged, allowing for easy review and comparison.

The metadata of experiments, including model and provider, is conveniently recorded.

Rapid prototyping of different LMs for specific tasks can be done directly in the hub.

The process is efficient for sanity checking and comparing various LMs without extensive setup.

The prompt playground offers a user-friendly environment for testing and evaluating LMs.

This method is suitable for tasks that do not require heavy-weight evaluation.

Lance emphasizes the convenience and efficiency of using prompt playground for LM evaluation.