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。

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