Dataset Splits | LangSmith Evaluation - Part 22

LangChain

28 May 202406:40

Summary

TLDRランスは、言語モデルの評価にデータセット分割を使用する意義を説明します。ドキュメントのバージョンアップにより、以前の評価セットが新しいドキュメントと後方互換性があるか検証するために、新しいデータセットを作成します。旧バージョンのドキュメントに基づく20の質問と新バージョンに基づく5つの新しい例を比較評価します。評価結果から、旧評価セットのパフォーマンスが低下していることがわかり、ドキュメントロードの調整が必要であると気づきます。この例では、分割を使用して、ドキュメント構造の変更による影響を評価し、データロードを最適化する方法を示しています。

Takeaways

📚 LanceはLang chainというプロジェクトで、データセットの分割に関する評価を行っていると紹介しています。
🔍 データセット分割の動機は、ドキュメントのアップグレードにより、評価セットが後方互換性を持っているかを確認するためです。
📈 Lanceは、言語表現言語（Lang CH expression language）のドキュメントがv0.1からv0.2にアップデートされたため、評価セットの互換性を検証したいと述べています。
🗂️ 彼は新しいデータセットを作成し、CSVファイルを取り込み、質問と回答のセットを分割して保存するプロセスを説明しています。
🔑 データセット分割は、評価セットの互換性だけでなく、トレーニングとテストのサンプルを分割するなど、ファインチューニング時の有用なアプリケーションにもなると指摘しています。
📝 Lanceは、20の質問を含む初期の評価セットを新しい分割に追加し、v0.1ドキュメントからの質問と回答の例を特定する新しい分割を作成しました。
🆕 次に、v0.2ドキュメントに基づいて新しく5つのサンプルを作成し、それらを別の分割に追加して、新しい構造での評価をテストしています。
📉 評価の結果、古い分割（v1）でのパフォーマンスが低下していることが示され、ドキュメントの構造が大きく変わったことを指摘しています。
🛠️ ドキュメント構造の変更により、質問に関連する情報が取得できなくなる可能性があるため、ドキュメントのロード方法を調整する必要があると結論づけています。
🔬 分割を使用することで、ドキュメントの変更が評価セットにどのような影響を与えるかを測定し、必要に応じてデータロードを調整することができます。
📊 最後に、Lanceは評価結果を比較し、新しい分割と古い分割のパフォーマンスの違いを分析しています。

Q & A

なぜデータセットの分割を使用する必要があるとランスは説明していますか？
-ランスは、言語表現言語のドキュメントがアップデートされた際に、アプリが後方互換性を持っているかどうかを確認するためにデータセットの分割を使用する動機を説明しています。
ランスはどのようにして新しいデータセットを作成しましたか？
-ランスは、CSVを選択し、既存のデータセットをインポートして新しいデータセットを作成しました。
ランスが作成した新しいデータセットの名前は何ですか？
-ランスは新しいデータセットに'LC QA'という名前を付けました。
データセット分割の目的は何ですか？
-データセット分割は、アップグレードされたドキュメントと互換性があるかどうかを評価し、必要に応じてアプリを変更するかどうかを判断する目的で使用されました。
ランスはどのようにして新しい分割を追加しましたか？
-ランスは20の質問を分割に追加し、新しい分割を作成しました。この分割は'LEL v0.1'という名前で、v0.1ドキュメントからの質問と回答の例を識別するために使用されました。
ランスが追加した新しい例は何ですか？
-ランスは新しいv0.2ドキュメントに基づいて5つの新しい例を素早く作成しました。
評価のためにランスはどのようにして2つの分割を使用しましたか？
-ランスはデータセット名を使用して評価を開始し、新しい分割と古い分割の両方を指定して評価を実行しました。
評価の結果、新しい分割と古い分割のパフォーマンスの違いは何ですか？
-評価の結果によると、新しい分割ではパフォーマンスが良好でしたが、古い分割ではパフォーマンスが悪くなっていました。
ドキュメント構造の変更が原因でランスが直面した問題は何ですか？
-ドキュメント構造の変更により、ランスは古い評価セットに対する質問に答えることができない可能性があるという問題に直面しました。
ランスはどのようにしてドキュメントの変更に対応する必要性を特定しましたか？
-ランスは評価結果を分析し、パフォーマンスの低下を確認することで、ドキュメントの変更に対応する必要性を特定しました。
分割を使用するもう一つの例は何ですか？
-分割を使用するもう一つの例として、ファインチューニングを行う際にトレーニング例とテスト例を分割することが挙げられます。

Outlines

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📚 データセット分割の重要性と評価

ランスはLang chainの評価シリーズを続け、データセット分割の重要性を説明しています。彼は言語表現言語のドキュメントを更新し、バージョン0.1から0.2に変更したことで、評価セットの20の質問が新しいドキュメントと後方互換性があるかどうかを確認したいと話しています。データの読み込みが異なる可能性があるため、評価セットが新しいドキュメントで機能しなくなっているかもしれないと懸念しています。そこで、新しいデータセットを作成し、旧バージョンのドキュメントに基づく質問を分割して保存し、新しいドキュメントに基づく5つの新しい質問も追加しました。これにより、評価セットの後方互換性をテストし、必要に応じてアプリを更新することができます。

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🔍 評価結果からの学びとドキュメント構造の変更への対応

ランスは分割されたデータセットを使用して評価を実施し、新しいバージョンのドキュメントに基づく質問と古いバージョンに基づく質問の両方に対する評価結果を比較しています。古い評価セットでのパフォーマンスが低下していることがわかり、ドキュメントの構造が大きく変更されたため、必要な情報が取得できていない可能性があると指摘しています。この評価は、本番環境で動作するアプリケーションがドキュメントの構造変更にどのように影響を受けるかを理解する上で非常に重要です。ランスは、ドキュメントの読み込み方法を調整して、元の評価セットに対する完全なカバレッジを確保する必要があると結論付けています。

Mindmap

Keywords

💡データセット分割

データセット分割とは、データセットを複数のサブセットに分けることです。このビデオでは、データセットのバージョンアップに伴い、古いバージョンのデータセットと新しいバージョンのデータセットを比較し、評価するために分割が行われています。分割は、データのバックワード互換性を確認する上で非常に重要な役割を果たしており、ビデオの主題に密接に関連しています。

💡Lang chain

Lang chainは、ビデオの中で言及されている可能性のあるツールまたはフレームワークであり、言語モデルやデータセットの操作に使用される可能性があります。ビデオでは、Lang chainを使用してデータセットの分割と評価を行う方法が説明されています。

💡評価セット

評価セットは、モデルのパフォーマンスを評価するために使用されるデータのセットです。ビデオでは、v0.1ドキュメントに基づく20の質問からなる評価セットを作成し、新しいv0.2ドキュメントとの互換性をテストする目的で使用されています。

💡バックワード互換性

バックワード互換性とは、新しいバージョンのソフトウェアが古いバージョンとの互換性を保持する性質です。ビデオでは、ドキュメントのアップグレード後にアプリが引き続き機能するかどうかを確認するために、バックワード互換性が検討されています。

💡データローディング

データローディングは、アプリケーションが必要な情報をデータソースから読み込むプロセスです。ビデオでは、ドキュメントの構造が変更されたためにデータローディングが影響を受け、評価セットのパフォーマンスに影響を与える可能性があることが示されています。

💡CSV

CSVは、コンマ区切り値の略で、データの交換に使用される一般的なファイル形式です。ビデオでは、CSVファイルを使用してデータセットをインポートし、分割を作成しています。

💡キーバリューデータセット

キーバリューデータセットは、各データポイントが一対のキーとバリューを持つデータセットです。ビデオでは、質問と回答のペアがキーバリューデータセットとして扱われ、分割に使用されています。

💡分割

分割は、データセットを特定の基準に従って分割するプロセスです。ビデオでは、評価のためにデータセットを分割し、新しいドキュメント構造に基づく新しい評価セットを作成しています。

💡RAG

RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、特定のタスクに関連する情報をデータベースから取得し、生成モデルに組み込むアプローチです。ビデオでは、RAGアプリを作成し、評価セットを評価するために使用されています。

💡パフォーマンス評価

パフォーマンス評価とは、システムやモデルの性能を測定するプロセスです。ビデオでは、新しいドキュメント構造に基づく評価セットと古い評価セットのパフォーマンスを比較し、アプリのアップグレードが必要なかどうかを判断しています。

Highlights

Lance from Lang chain introduces the concept of data set splits and their importance in evaluating changes in documentation.

Lang chain documentation has been updated from version 0.1 to 0.2.

A set of 20 evaluation questions related to v0.1 docs needs to be stored as a split.

Concerns about backward compatibility when upgrading documentation are discussed.

The potential need to change the app to load information from different sources due to documentation changes is highlighted.

Lance demonstrates the process of creating a new data set and selecting a CSV file.

A new data set split named 'LC QA rag QA' is created to store the 20 evaluation questions.

The significance of the data set split in identifying changes in documentation structure is explained.

Lance adds 20 questions to a split and creates a new split named 'LEL v0.1'.

A new split 'LC V v0.2' is created with five new examples based on the v0.2 documentation.

The evaluation of the new split shows good performance, suggesting compatibility with the new documentation.

Performance on the older split is worse, indicating potential issues with the new documentation structure.

The importance of investigating performance degradation on the original evaluation set is emphasized.

Lance suggests that document loading within the new documentation structure may need to be adjusted.

The practical application of data set splits in evaluating the impact of documentation changes is demonstrated.

The use of data set splits for partitioning test examples from training examples in fine-tuning is mentioned.

Lance concludes by showing how to set up data set splits using the UI easily.