Deepevalによる効果的なLLM評価

deepeval：大規模な言語モデル（LLMS）を評価するための堅牢なフレームワーク

大規模な言語モデル（LLM）のパフォーマンス、信頼性、および適用性を理解することが重要です。 これには、正確でコヒーレントな、文脈的に関連する出力を確保するために、確立されたベンチマークとメトリックを使用した厳密な評価が必要です。 LLMSが進化するにつれて、Deepevalなどの堅牢な評価方法論は、有効性を維持し、バイアスや安全などの課題に対処するために不可欠です。

DeepValは、LLMパフォーマンスを評価するための包括的なメトリックと機能のスイートを提供するオープンソース評価フレームワークです。 その機能には、合成データセットの生成、リアルタイムの評価の実施、Pytestなどのテストフレームワークとのシームレスな統合が含まれます。 これにより、LLMアプリケーションに対する簡単なカスタマイズと反復改善が容易になり、最終的にAIモデルの信頼性と有効性が向上します。

主要な学習目標：

deepevalを包括的なLLM評価フレームワークとして理解しています。

• Deepevalのコア機能を探索します。
LLM評価で利用できるさまざまなメトリックを調べます
• Falcon 3 3Bモデルのパフォーマンスを分析するためにDeepValを適用します。
キー評価メトリックに焦点を当てています。
• （この記事はデータサイエンスブログの一部です。）

目次：

深海とは？ Deepevalの重要な機能

ハンズオンガイド：deepeval
• でLLMを評価します
関連するメトリックに回答
g-valメトリック
プロンプトアライメントメトリック
json正しいメトリック
要約メトリック
結論
• 深海とは？
• Deepvalは、LLMパフォーマンスを評価するためのユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供し、開発者がモデル出力の単体テストを作成し、特定のパフォーマンス基準を順守できるようにします。 そのローカルインフラストラクチャは、セキュリティと柔軟性を高め、リアルタイムの生産監視と高度な合成データ生成をサポートします。

deepevalの重要な機能：

広範なメトリックスイート：

Deepvalは、次のような14以上の研究支援メトリックを提供します。

• g-eval：カスタム基準評価のためのチェーンオブサボを使用した汎用性のあるメトリック。
• 忠実さ：モデル情報の正確性と信頼性を測定します
• 毒性：有害または攻撃的な内容の可能性を評価します
回答関連性：
• モデル応答のアラインメントとユーザーの期待を評価します。 会話型メトリック：
知識の保持や会話の完全性などのメトリック、特に対話を評価するため。

カスタムメトリック開発：特定のニーズを満たすためにカスタムメトリックを簡単に作成してください。

llm統合：

Openaiモデルを含む任意のLLMとの評価をサポートし、MMLUやHumanvalなどの標準に対抗するベンチマークを許可します。

リアルタイムの監視とベンチマーク：リアルタイムのパフォーマンス監視と、確立されたデータセットに対する包括的なベンチマークを促進します。

単純化されたテスト：pytest-likeアーキテクチャは、最小コードでテストを簡素化します。

バッチ評価サポート：より速いベンチマークのためのバッチ評価、特に大規模な評価には重要です。

ハンズオンガイド：deepevalでファルコン3 3bモデルの評価

このガイドは、Google ColabでOllamaを使用してFalcon 3 3Bモデルを評価します。

ステップ1：ライブラリのインストール

ステップ2：Google ColabでOllamaのスレッドを有効にします

ステップ3：Ollamaモデルを引いてOpenai APIキーを定義する!pip install deepeval==2.1.5 !sudo apt update !sudo apt install -y pciutils !pip install langchain-ollama !curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh !pip install ollama==0.4.2

（GPT-4は評価のために使用されます。）

ステップ4：モデルの照会とメトリックの測定import threading, subprocess, time def run_ollama_serve(): subprocess.Popen(["ollama", "serve"]) thread = threading.Thread(target=run_ollama_serve) thread.start() time.sleep(5)（次のセクションでは、特定のメトリックの使用を例でコードと出力を使用して詳しく説明しています。）

回答関連メトリック、g valメトリック、プロンプトアライメントメトリック、json正確性メトリック、および要約メトリック：

（これらのセクションが続きます。それぞれ、コードスニペット、出力、および各メトリックのアプリケーションと結果の説明を示します。

!ollama pull falcon3:3b
import os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' # Replace '' with your key if needed

結論：

Deepvalは、テストとベンチマークを合理化する強力で柔軟なLLM評価プラットフォームです。 包括的なメトリック、カスタマイズ可能性、および幅広いLLMサポートにより、モデルのパフォーマンスを最適化するために非常に貴重です。リアルタイムの監視、簡素化されたテスト、およびバッチ評価は、効率的かつ信頼できる評価を確保し、生産環境でのセキュリティと柔軟性を向上させます。

（キーテイクアウェイとFAQが元のテキストと同様に続きます。）

（注：画像は、元の入力と同じ形式と場所に含まれていると想定されています。

以上がDeepevalによる効果的なLLM評価の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。