DeepEval과의 효과적인 LLM 평가

<:> deepeval : 대형 언어 모델 (LLMS) 평가를위한 강력한 프레임 워크 대형 언어 모델 (LLM)의 성능, 신뢰성 및 적용 가능성을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 정확하고 일관성 있고 상황에 맞는 출력을 보장하기 위해 확립 된 벤치 마크 및 메트릭을 사용하여 엄격한 평가가 필요합니다. LLMS가 발전함에 따라 DeepEval과 같은 강력한 평가 방법론은 효과를 유지하고 편견 및 안전과 같은 문제를 해결하는 데 필수적입니다. DeepEval은 LLM 성능을 평가하기위한 포괄적 인 메트릭 및 기능을 제공하는 오픈 소스 평가 프레임 워크입니다. 그 기능에는 합성 데이터 세트 생성, 실시간 평가 수행 및 Pytest와 같은 테스트 프레임 워크와 완벽한 통합이 포함됩니다. 이로 인해 LLM 응용 프로그램에 대한 쉬운 사용자 정의 및 반복 개선이 촉진되어 궁극적으로 AI 모델의 신뢰성과 효과가 향상됩니다. 주요 학습 목표 :

DeepEval을 포괄적 인 LLM 평가 프레임 워크로 이해하십시오 DeepEval의 핵심 기능을 탐색하십시오 LLM 평가에 사용할 수있는 다양한 메트릭을 검사하십시오 Falcon 3 3B 모델의 성능을 분석하려면 Deepeval을 적용하십시오. 주요 평가 지표에 중점을 둡니다.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

심해는 무엇입니까? DeepEval의 주요 특징 <:> 실습 가이드 : DeepEval 로 LLM을 평가합니다 답변 관련 메트릭을 답하십시오 g-eval 메트릭 프롬프트 정렬 메트릭 JSON 정확성 메트릭 요약 메트릭 결론 심해는 무엇입니까?

DeepEval은 LLM 성능을 평가하기위한 사용자 친화적 인 플랫폼을 제공하여 개발자가 모델 출력에 대한 단위 테스트를 만들고 특정 성능 기준을 준수 할 수 있도록합니다. 로컬 인프라는 보안 및 유연성을 향상시켜 실시간 생산 모니터링 및 고급 합성 데이터 생성을 지원합니다.
• DeepEval의 주요 특징 :
• 광범위한 메트릭 스위트 :
Deepeval은 다음을 포함하여 14 개의 연구 지원 메트릭을 제공합니다.
• g-Eval : 사용자 지정 기준 평가에 대한 추론 체인을 사용한 다재다능한 메트릭. 충실 함 : 모델 정보의 정확성과 신뢰성을 측정합니다 독성 :
유해하거나 불쾌한 내용의 가능성을 평가합니다 답변 관련성 :
• 는 사용자 기대와 모델 응답의 정렬을 평가합니다. 대화 메트릭 : 지식 유지 및 대화 완전성과 같은 메트릭, 특히 대화를 평가하기위한 메트릭.
• 사용자 정의 메트릭 개발 : 특정 요구 사항을 충족시키기 위해 사용자 정의 메트릭을 쉽게 만들 수 있습니다.
• LLM 통합 : 는 OpenAI 모델을 포함하여 모든 LLM과의 평가를 지원하여 MMLU 및 HumaneVal과 같은 표준에 대한 벤치마킹을 허용합니다.
실시간 모니터링 및 벤치마킹 :
• 확립 된 데이터 세트에 대한 실시간 성능 모니터링 및 포괄적 인 벤치마킹을 용이하게합니다. 단순화 된 테스트 :
Pytest와 같은 아키텍처는 최소한의 코드로 테스트를 단순화합니다
배치 평가 지원 :
• 는 더 빠른 벤치마킹을위한 배치 평가를 지원합니다. 특히 대규모 평가에 특히 중요합니다.

  실습 가이드 : DeepEval 로 Falcon 3 3B 모델 평가 이 안내서는 Ollama와 함께 Google Colab에서 DeepEval을 사용하여 Falcon 3 3B 모델을 평가합니다. 1 단계 : 라이브러리 설치

  2 단계 : Google Colab에서 Ollama의 스레딩 활성화

• 3 단계 : Ollama 모델을 당기고 OpenAI API 키 정의 (GPT-4는 여기에서 평가에 사용됩니다.) 4 단계 : 모델 쿼리 및 측정 메트릭

  (다음 섹션에서는 예제 코드 및 출력과 함께 특정 메트릭 사용을 자세히 설명합니다.) 답변 관련 메트릭, G-Eval 메트릭, 프롬프트 정렬 메트릭, JSON 정확성 메트릭 및 요약 메트릭에 답하십시오. (이 섹션은 각 메트릭의 응용 및 결과에 대한 코드 스 니펫, 출력 및 각 메트릭 응용 프로그램의 코드 스 니펫, 출력 및 설명을 보여주는 아래의 "답변 관련 메트릭"섹션과 비슷한 구조를 갖습니다. 결론 :
Deepeval은 강력하고 유연한 LLM 평가 플랫폼으로 테스트 및 벤치마킹을 간소화합니다. 포괄적 인 메트릭, 사용자 정의 가능성 및 광범위한 LLM 지원으로 모델 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다. 실시간 모니터링, 단순화 된 테스트 및 배치 평가는 효율적이고 신뢰할 수있는 평가를 보장하여 생산 환경에서 보안 및 유연성을 향상시킵니다. (주요 테이크 아웃 및 FAQ는 여기에서 원래 텍스트와 비슷합니다.)

(참고 : 이미지는 원래 입력과 동일한 형식과 위치에 포함 된 것으로 가정합니다.)

위 내용은 DeepEval과의 효과적인 LLM 평가의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!