Pairwise Evaluation | LangSmith Evaluations - Part 17

Summary

Lance 从 Lang chain 介绍了一种用于比较两个匿名大型语言模型（LLM）生成文本的成对评估方法。他使用 Chapot Arena 作为基准，并展示了如何利用框架进行评估。用户作为评估者，选择他们更喜欢的文本生成。此外，他还提到了使用 LLM 作为评估者的可能性，并展示了如何通过自定义提示进行独立和成对评估。Lance 通过论文摘要的示例，展示了如何使用不同的 LLM 进行文本生成，并使用自定义的评估标准来评估生成的推文的质量。他还强调了成对评估在区分不同模型生成文本时的有效性，尤其是在独立评估难以区分优劣时。

Takeaways

• 📈 视频中Lance介绍了Lang chain的Langs meth valuation系列，讨论了成对估值（pairwise valuations）的概念。
• 🔍 Chapot arena是一个流行的成对估值基准，用户通过比较两个匿名语言模型（LLMs）生成的内容来决定偏好。
• 🤖 LM syst团队展示了使用LLM作为评估者进行成对估值的可能性，并提供了相关的代码库和提示。
• 📚 Lance使用了一个包含10篇关于LLMs的论文的数据集，用于成对评估测试。
• 📝 Lance定义了一个评估提示，用于独立评估每个模型生成的摘要的质量，并根据五个标准进行评分。
• 🆚 Lance展示了如何进行成对评估，通过比较两个AI助手的输出来确定哪个更符合特定标准。
• 🏅 通过成对评估，Lance发现尽管独立评估中三个模型都得到了满分，但在成对比较中，gbd4模型明显优于Opus模型。
• 🔑 Lance强调了评估提示的重要性，提示需要精确地指出评估标准，以区分不同模型的输出。
• 🔄 Lance提到了在成对评估中可能存在的非确定性因素，强调了评估结果的相对性。
• 📊 Lance展示了如何通过成对评估来识别在特定任务中表现更好的模型，并根据结果选择最合适的模型。
• 🛠️ Lance提到了评估过程中的“提示工程”（prompt engineering），即根据需要区分的特点调整评估提示。