Why Evals Matter | LangSmith Evaluations - Part 1

Summary

この動画スクリプトでは、評価の考え方と実装方法について解説されています。新しいモデルがリリースされた際には、公開されている評価が多数報告されます。評価を考えると、データセット、評価者、タスク、結果の解釈という4つの要素に分けることができます。動画では、Human EvalやChatbot Arenaなどの評価の例を挙げ、それらの評価方法と解釈の方法について説明されています。また、個別のテストや評価を実装する方法についても触れており、Langsmithというプラットフォームを紹介しています。Langsmithを使うことで、データセットの作成、評価者の定義、結果の分析を行いやすくなります。

Takeaways

• 📝 評価の考え方と実装方法についてシリーズを開始する予定
• 🔍 評価はデータセット、評価者、タスク、結果の解釈の4つの要素から考えられる
• 👨‍💻 Human EvalはOpenAIが公開した、プログラミング問題を解決するデータセット
• 📊 結果は通常バーチャートで報告され、正解率を示す
• 🤖 Chapad Arenaは動的に生成されるデータセットで、ユーザーがLLMSの応答を比較して選択
• 🏆 Chapad Arenaは比較的評価で、ELOスコアのような統計情報を提供
• 💡 個別のテストと評価に興味があり、自分でベンチマークを構築したい人が増えている
• 🛠️ データセットの作成には手動でのキュレーションやアプリでのユーザーインタラクションの利用などがある
• 👩‍🔬 LMを評価者として使うと、基準なしの評価や相対的な評価が可能
• 🔧 単純なアサーションチェックから比較的複雑な評価まで、様々な評価方法がある
• 🔗 Lang Smithは評価を簡単に実行できるプラットフォームで、データセットの作成や評価器の定義が容易
• 🌐 Lang SmithはLang Chainと一緒に使用することもできるが、必要はなく、柔軟性がある

Q & A

最近のユーザーの関心をどのように評価するのに役立つ4つの要素は何ですか？

データセット、評価者、タスク、結果の解釈方法の4つの要素が役立ちます。

Cloud 3のような新しいモデルがリリースされた際に、公開されている評価とは何ですか？

新しいモデルがリリースされた際に、公開されている評価は、様々なLMSを比較し、不同なタスクやデータセットに対してのパフォーマンスを示すものです。

Human Evalとは何であり、どのような評価方法を用いていますか？

Human Evalは、OpenAIが2021年に制作したプログラミング問題に基づく評価方法です。評価方法是、各コード問題に真実の正解があり、ユニットテストやプログラム的な方法で正確さを指定します。