Repetitions | LangSmith Evaluation - Part 23

Summary

このビデオスクリプトでは、L chainからL氏が繰り返し評価について話しています。言語モデル（LM）の評価において、ランダム性や可変性から生じるノイズを減らすために、繰り返し評価が重要です。lsmithというツールを使って、評価を複数回自動実行し、結果の信頼性を高めることができます。スクリプトでは、言語表現言語に関する評価セットを使用して、異なる設定での実験を繰り返し実行し、結果を比較しています。UIでは各実験の繰り返し実行を確認でき、結果のばらつきを分析できます。繰り返しは結果の信頼性向上に役立ち、様々な実験を比較しやすくします。

Takeaways

• 🔄 ランダム性があるLM（言語モデル）を評価する際に、繰り返し評価を行うことで信頼性を高めることができます。
• 📈 lsmithのSDKに新しく追加された機能で、繰り返し回数を指定して評価を自動化することができるようになりました。
• 🛠️ UI（ユーザーインターフェース）で繰り返し回数がサポートされており、結果の可視化が容易になっています。
• 📝 評価セットには20の質問があり、3回の繰り返しで合計60回の評価が実行されました。
• 🔍 繰り返しごとの結果を個別に確認でき、各評価の結果を比較することが可能です。
• 📊 各実験の平均スコアが報告され、評価のばらつきを平準化する効果があります。
• 結果の信頼性を高めるために、繰り返しを使用して評価結果のばらつきを減らすことができます。
• 📚 大規模で複雑な評価セットを使用している場合でも、繰り返しは結果の信頼性向上に役立ちます。
• 🔧 lsmithの機能を活用して、繰り返しを用いた実験を実行し、結果の信頼性を強化することができます。
• 📉 繰り返しを通じて、異なる実験間での結果の比較をより自信を持って行うことができます。
• 🎯 lsmithにおける繰り返し機能は非常に直感的で、結果の信頼性向上に役立つ重要な機能です。

Q & A

L chainの紹介は何についてですか？

L chainは、継続的な言語モデルの評価に関するシリーズを紹介しており、繰り返しに関する直感的なアプローチについて話しています。

評価の信頼性とは何を意味しますか？

評価の信頼性とは、実行した結果がどの程度信頼できるか、再現性があるかどうかを指します。

どのようにして評価の信頼性を高めることができますか？

繰り返しを用いて評価を複数回実行し、結果の一貫性を確認することで信頼性を高めることができます。

lsmithの新しい機能とは何ですか？

lsmithは、評価を何回実行するかを指定できる新しいフラグを導入しており、これはSDKで簡単に実行できます。

言語モデル（LM）の非決定性とは何を意味しますか？

言語モデルの非決定性とは、同じ入力に対しても異なる出力を生成することができる性質を指しています。

評価セットとは何ですか？

評価セットとは、モデルの性能を評価するためのデータセットのことであり、質問とその正解の組が含まれています。

RAG Chainとは何ですか？

RAG Chainは、再帰的なアプローチを用いて、質問に対する答えを生成するモデルです。

評価関数の繰り返し回数を指定することの利点は何ですか？

評価関数の繰り返し回数を指定することで、結果のばらつきを減らし、より信頼性の高い評価を行うことができます。

UIでの繰り返しフラグとは何ですか？

UIでの繰り返しフラグとは、ユーザーインターフェース上で評価を何回繰り返すかを示す機能です。

評価結果の平均値を用いる目的は何ですか？

評価結果の平均値を用いることで、モデルの性能に対する信頼性のある評価を行うことができます。

複雑な評価セットを使用する利点とは何ですか？

複雑な評価セットを使用することで、モデルの性能をより厳しい状況下で評価し、実際の応用においても高い信頼性を確保することができます。

lsmithにおける繰り返しの機能はどのように実装されていますか？

lsmithでは、SDKを通じて繰り返しの機能を実装しており、UI上でもサポートされているため、簡単に繰り返しを指定できます。

評価結果のばらつきを減らすためにはどのようなアプローチを取ることができますか？

評価結果のばらつきを減らすためには、繰り返しを用いて評価を行い、その結果の平均値を用いるアプローチを取ることができます。

lsmithにおける繰り返し機能を使用する際の利点は何ですか？

lsmithにおける繰り返し機能を使用することで、結果の信頼性を高めることができ、また、異なる実験間での比較も容易になります。

Outlines

00:00

🔧 LMの評価の繰り返しと信頼性

L chainからL氏が、機械学習モデルの評価における繰り返しの重要性を説明しています。通常、機械学習モデルの評価は大きな評価セットに対して行われ、複雑な言語モデル（LM）を使用して評価されますが、その結果は再現性があるかどうか疑問が残ります。LMSは非決定的であり、評価の際にノイズが混入する可能性があります。そこで繰り返しを通じて評価を自動化し、結果の一貫性を検証することが提案されています。lsmithというツールが提供する新しい機能を使って、評価を何度も実行し、結果の信頼性を高めることができます。例えば、言語表現の評価セットを使用して、rag chainに応じた回答を評価し、その信頼性を繰り返しによって検証する例が紹介されています。

05:01

📊 繰り返しによる結果の信頼性の向上

繰り返しを用いた評価は、結果の信頼性向上に役立ちます。lsmithのSDKを利用することで、評価を何度も実行し、その結果の平均を算出することができます。UI上では、繰り返しの回数が記録され、それぞれの実験の詳細を確認することができます。例えば、GPD40やGPD4 Turboなどの異なる設定で実験を行って、それぞれの実験の繰り返しごとの結果を比較することができます。繰り返しによって生じる結果のばらつきを確認し、より信頼性の高い評価を行うことができます。この方法は、より大きな評価セットや複雑な評価基準を使った場合にも有効で、結果のばらつきを減らし、比較的信頼性の高い評価を提供します。

Keywords

💡評価

評価とは、ある対象や成果を基準に照らし合わせて、その良し悪しを判断するプロセスです。ビデオでは、言語モデル（LM）を用いた自動化された評価を通じて、システムのパフォーマンスを測定し、信頼性と再現性を確保するというテーマに関連しています。例えば、ビデオでは「評価」を繰り返し行い、結果の信頼性を高める方法について説明しています。

💡繰り返し

繰り返しは、同じ評価を複数回行い、結果の一貫性を確認するプロセスです。ビデオでは、繰り返しを用いて評価の信頼性を高める方法が紹介されており、これはランダム性やノイズを減らし、より正確な評価結果を得るための重要な概念です。例えば、ビデオでは「繰り返し」を通じて、評価の結果がどの程度一定しているかを確認する例が説明されています。

💡言語モデル（LM）

言語モデルとは、自然言語の構造を数学的にモデル化したものであり、自然言語処理の分野で広く使われています。ビデオでは、言語モデルを用いて回答を生成し、それに対して評価を行う「LM as judge evaluator」という概念が説明されています。これは、ビデオの主題である自動化された評価プロセスに不可欠な要素です。

💡変数出力

変数出力とは、同じ入力に対しても異なる結果が生成される現象です。ビデオでは、言語モデルが非決定的であることから生じる変数出力が評価の信頼性に影響を与えると説明されています。そのため、繰り返しを通じて評価を行うことで、変数出力による影響を軽減することができると語られています。

💡信頼性

信頼性とは、システムやプロセスが予測可能な結果を常に生成する能力です。ビデオでは、評価プロセスの信頼性を高めるために繰り返しを使用することが重要であると強調されています。信頼性の向上は、評価結果を信じて使用することができるかどうかにかかっています。

💡再現性

再現性とは、同じ条件で同じ結果が得られる性質です。ビデオでは、評価の再現性を確保するために繰り返しを実行し、評価結果がどの程度一定しているかを検証するプロセスが紹介されています。再現性は、評価の信頼性を高める上で重要な要素です。

💡UI（ユーザーインターフェース）

UIとは、ユーザーがコンピュータや他のデバイスとやり取りするためのインターフェースです。ビデオでは、UIを介して繰り返しの設定や評価結果の確認を行うことができると説明されています。UIは、複雑なプロセスを簡素化し、ユーザーがシステムと直感的に対話できるようにする重要な要素です。

💡実験

実験とは、特定の仮説を検証するために行われる一連の手続きです。ビデオでは、言語モデルのパフォーマンスを評価するために複数の実験を実行し、その結果を比較するプロセスが紹介されています。実験は、評価プロセスにおける重要なステップで、システムの性能を理解するために不可欠です。

💡平均

平均とは、複数の値を合計し、その数で割った結果です。ビデオでは、繰り返しの実験から得られる複数の評価結果を平均することで、変動を打ち消し、より信頼性の高い結果を得る方法が説明されています。平均は、評価結果の信頼性を高める上で重要な統計的手法です。

💡ノイズ

ノイズとは、信号に加わる不要な干渉のことです。ビデオでは、言語モデルの評価プロセスにおいて、ノイズが結果に影響を与える可能性があると説明されています。繰り返しを通じて評価を行うことで、ノイズによる影響を最小限に抑えることができます。

Highlights

Introduction to the concept of repetitions in LM evaluations.

Explanation of the reliability concerns in LM evaluations.

The role of LMS in introducing variability in LM evaluations.

The introduction of a new flag in lsmith for running repetitions.

How repetitions can be used to address consistency in evaluations.

Manual repetition runs versus automated support in lsmith.

Example of an evaluation set related to Lang expression language.

Description of the evaluator's function in grading answers.

Initialization of a rag bot with specific parameters.

Running experiments with different configurations.

UI support for viewing repetitions in lsmith.

Comparing answer repetitions for consistency.

Investigating cases of variability in output.

Reporting mean scores from repetitions for smoothing.

Building confidence in results through repetitions.

Using repetitions to compare experiments with confidence.

Practical application of repetitions in complex eval sets.

The impact of repetitions on grading variability.

Aggregate mean scores reported for each example.

Increased confidence in differences between chains.

The simplicity and utility of the repetition feature in lsmith.

Transcripts

hey this is L from L chain we're Contin

our lsmith evaluation series talking

about repetitions so the intuition here

is actually pretty straightforward we've

talked a lot about different types of

evaluations for example that run on like

larger eval sets um that have different

and maybe complex LM as judge

evaluators and in a lot of these cases

we run an evaluation we get some

statistics or some metrics on our

performance across the data set and you

might as the question how reliable is

this you know can I trust this result

if I run it again can I reproduce it and

you can have noise introduced from

different things your chain May produce

kind of variable outputs depending on

how you run it um again LMS are largely

for the most part non-

deterministic um you know your LM is

judged evaluator again it's using an LM

so there's some variability that can be

introduced from the grading itself um so

in any case the idea of repetitions is a

way to address this automatically run

your evaluation end times to see whether

or not it's consistent it's very

intuitive it's very useful and I've done

this manually many times but lsmith is

actually introducing a nice kind of new

flag that's run simply with the SDK

where you can specify some number of

iterations to run and it's all nicely

supported in the UI so let's take an

example case um this is an eval set I've

already worked with related to Lang

expression language this is um an

evaluator that actually used previously

with a rag chain that operates on Lang

chain expression language documentation

um and so this evaluator is basically

going to grade uh an answer from a rag

chain relative to the ground truth

answer between 1 and 10 okay so that's

all it's happening

here and this is my rag bot which I'm

just initializing with a few different

parameters I'm going to run it with GPD

40 with Vector store and I'm going to

run with gbd4 turbo without Vector store

so these are just two example

experiments I might run and here's where

it gets interesting when I set up my

evaluate function just as we've done

previously I can just specify number

repetitions and specify how many times I

want to run this

experiment um so in this particular case

my evil set has 20 questions it's run

three times and so I run this it

actually runs 60 different evaluations

that's it um and again I can run it on

on different configurations just like

I've done

previously so if I go over to the UI

here's my here's my data set just like

we've seen before here's my experiments

and you're going to see something new

and kind of interesting here you're

going to see this repetitions

uh flag noted here so what's cool about

this this allows you then if you open up

any of your experiments right so let's

for example look at uh this experiment

GPD for Turbo um you can see if you open

up for any example this is your input

right here's your rag chain um you

actually can see each each repetition

run um and so what's nice about this is

that that you can compare the the

answer for each your repetitions so

that's kind of what you see here and you

can look at the grading so you can see

there's there's interesting differences

depending on kind of the repetition in

the answer itself which can happen

because certain llm chains do have some

variability right so the answers can

differ by the chain and also the grer

given the same output can sometimes

change right so what's nice about this

is I can kind of go through my data set

and I can actually

investigate um cases of variability in

the

output um you know in this particular

case you know one is great one in one

case repetition three is greater as

one8 7 right so what's nice about this

these scores reported here are the mean

of those three repetitions so what's

nice is these perform some smoothing

across V variability that's inherent

potentially in your chain itself or in

your LM as judge evaluator it's a nice

way to build bit confidence in your

results um and in this particular case

this is working on with a larger more

complex eval set so in this case it was

a 20 question eal set you can look at

the examples here these are kind of

harder questions so I do expect that the

various experiments are going to have

more trouble with them um and I'm using

an llm as judge evaluator in this case

um with custom criteria we're I'm

grating from 0 to 10 so again that's

like a more tricky grading scheme

there's more opportunity for variability

there and I can see in my experiments

that indeed

if you kind of dig in uh we showed some

examples previously but there is some

variability across my grading um you

know grade of one here versus 0.

5.5 um and you know the ability to run

repetitions gives me a little bit more

confidence in the result so it also

makes it easier to compare with some

confidence across different experiments

when you've used repetitions to smooth

out noise in your greater or in your

chain itself and really that's kind of

the intuition behind using repetitions

it's very intuitive you can see I've run

a number of these different experiments

with three repetitions each and this is

kind of the aggregate of those means for

each example being reported so I have a

little bit more confidence in the

difference in the difference between my

various chains uh looking across these

experiments relative to looking at a

single trial or single experiment that

only ran out a single repetition so

really that's just that's all there is

to it's really simple and uh it's a very

nice feature I've used it extensively

just kind of manually uh but actually

having as now as a feature in lsmith

makes it much easier to run experiments

with repetitions to build more

confidence in your results thanks