In het proces van het evalueren van Large Language Models (LLM's) wordt een kerncomponent vaak over het hoofd gezien: de effectiviteit van de prompt zelf. Het ontwikkelen van een solide evaluatiekader begint dan ook met het zorgvuldig testen van de prestaties van verschillende modellen, zoals de GPT-varianten, en het afstemmen van de inputdata via experimenten. In dit hoofdstuk wordt beschreven hoe je de evaluatie van LLM-modellen kunt aanpakken met behulp van de LangSmith-tool en hoe je deze resultaten kunt gebruiken om de prestaties te verbeteren. Het doel van deze evaluatie is niet alleen het meten van de uitvoerkwaliteit, maar ook het verkrijgen van diepere inzichten in de efficiëntie van verschillende modellen bij een bepaalde taak.

We beginnen met het definiëren van de functie die verantwoordelijk is voor de uitvoering van de evaluatie. De functie run_evaluation() maakt gebruik van LangSmith’s evaluate() om evaluaties uit te voeren, zowel lokaal als op afstand. Bij lokaal gebruik worden de resultaten niet geüpload naar de servers van LangSmith, wat handig is wanneer de controle over de gegevenslocatie belangrijk is. De functie vereist drie invoerparameters: de applicatie die we willen evalueren (bijvoorbeeld een samenvattingsfunctie), de dataset die de gouden samenvatting van een sterk model bevat, en een lijst van evaluatoren die de scores moeten berekenen.

LangSmith biedt de mogelijkheid om meerdere herhalingen van hetzelfde experiment uit te voeren, wat belangrijk is om de niet-deterministische aard van LLM's te begrijpen. Het uitvoeren van bijvoorbeeld vijf herhalingen helpt bij het verkrijgen van een meer betrouwbare beoordeling van de modelcapaciteiten en bij het schatten van betrouwbaarheidsintervallen voor doelmetrics. Dit is cruciaal voor het verkrijgen van een nauwkeuriger beeld van hoe een model presteert.

python
def run_evaluation(app, model_name, dataset, evaluators, upload_results=False):
    global xp_model_name
    xp_model_name = model_name
    results = langsmith_evaluate(
        app, client=None, data=dataset, evaluators=evaluators,
        experiment_prefix=model_name, num_repetitions=5, upload_results=upload_results
    )
    return results

Nadat we deze functie hebben gedefinieerd, kunnen we beginnen met het uitvoeren van de evaluatie over verschillende doel-LLM-modellen. Bijvoorbeeld, we kunnen de applicatie generate_summary evalueren met modellen zoals "gpt-3.5-turbo", "gpt-4-turbo" en "gpt-4o-mini". De resultaten van de evaluaties worden verzameld en geanalyseerd:

python
app = generate_summary
models = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-4-turbo", "gpt-4o-mini"]


results = [run_evaluation(app, model, dataset=dataset_name, evaluators=[calculate_scores], upload_results=True) for model in models]

Bij de evaluatie worden ook de resultaten gepresenteerd in tabellen en grafieken, waarin de Google BLEU-scores en de uitvoertijd per model worden weergegeven. Dit helpt om niet alleen de kwaliteit van de output, maar ook de efficiëntie van elk model te beoordelen.

Een voorbeeld van de resultaten die gegenereerd kunnen worden:

python
import pandas as pd
# Maak een lijst van dataframes uit de resultaten
dfs = [result.to_pandas() for result in results]
for df, model in zip(dfs, models):
    df.insert(0, 'model', model)
combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
# Gedetailleerde statistieken per model
stats = combined_df.groupby('model').agg({
    'feedback.google_bleu': ['mean', 'std'],
    'execution_time': ['mean', 'std']
}).round(4)

Uit deze resultaten blijkt dat het "gpt-4o-mini"-model de beste prestatie levert met een hogere BLEU-score en lagere uitvoertijd in vergelijking met de "gpt-3.5-turbo" en "gpt-4-turbo" varianten. Het interessante hierbij is dat het "gpt-4-turbo"-model, ondanks zijn geavanceerdere architectuur, een lagere BLEU-score behaalt en langer nodig heeft om dezelfde taak uit te voeren. Dit wijst erop dat modelgrootte en computationele complexiteit niet altijd hand in hand gaan met betere prestaties in specifieke taken zoals tekstsamenvatting.

Bij de implementatie van dergelijke evaluaties is het belangrijk om rekening te houden met de variabiliteit van de resultaten. De standaardafwijkingen van de scores geven aan dat sommige modellen, zoals GPT-4-turbo, meer variabel zijn in hun prestaties dan andere, zoals GPT-4o-mini, die consistenter zijn. Dit kan waardevolle informatie opleveren over de betrouwbaarheid van een model in een productieomgeving.

Het platform LangSmith biedt verdere voordelen door de mogelijkheid om experimentresultaten visueel weer te geven, waardoor het gemakkelijker wordt om de effecten van modelvariaties te begrijpen en in kaart te brengen. De resultaten kunnen eenvoudig worden gevisualiseerd in grafieken, waardoor je snel kunt zien welk model de beste prestaties levert op basis van zowel de uitvoertijd als de kwaliteit van de output.

Naast het uitvoeren van modelevaluaties is het ook belangrijk om te begrijpen hoe promptengineering het gedrag van modellen kan beïnvloeden. De manier waarop een vraag of taak aan een LLM wordt gepresenteerd, kan significante invloed hebben op de uiteindelijke uitvoer. Daarom is het essentieel om een grondige evaluatie van prompts op te nemen in elke modelbeoordeling, vooral bij het bouwen van LLM gebaseerde applicaties (LLMBA's).

Hoe waarborg je de veiligheid, prestaties en ethiek van een LLMBA?

De implementatie van een LLMBA (Large Language Model-Based Application) in een technisch ecosysteem brengt verschillende uitdagingen met zich mee. Allereerst is het essentieel om te zorgen voor een solide beveiliging van de applicatie. Hierbij moet aandacht worden besteed aan risico’s zoals SQL-injecties, cross-site scripting kwetsbaarheden, onjuiste invoervalidatie, onveilige authenticatiemechanismen en andere beveiligingsfouten die de applicatie bloot kunnen stellen aan aanvallen. Nadat we hebben vastgesteld dat de code goed draait en veilig is, gaan we verder met de optimalisatie van de prestaties. De gegenereerde code moet efficiënte algoritmen implementeren, gebruikmaken van geschikte datastructuren, de computationele complexiteit minimaliseren en resource-intensieve bewerkingen vermijden die de systeemprestaties kunnen verminderen. Vervolgens testen we de documentatiekwaliteit en foutafhandelingsmechanismen. Tot slot wordt de cross-platform compatibiliteit getest, waarbij we nagaan of de code goed werkt op verschillende besturingssystemen, hardware-architecturen en in verschillende implementatieomgevingen.

Bij technische systeemintegratie komt het erop aan om de betrouwbaarheid van het systeem te waarborgen. Onze LLMBA’s kunnen geïntegreerd worden met databases, API’s, derde partijen en andere systeemcomponenten, en het is van essentieel belang dat zij geen instabiliteit of onverwachte gedragingen veroorzaken die de algehele systeembreedtegriteit kunnen ondermijnen. De integratie moet voldoen aan strikte eisen wat betreft responstijd, resourcegebruik en doorvoersnelheid, zodat het toevoegen van de LLMBA geen knelpunten veroorzaakt of de prestaties van bestaande systeemfuncties degradeert. Het testen van systeemintegratie begint met de evaluatie van hoe de LLMBA verzoeken correct formatteert, antwoorden verwerkt, authenticatieprotocollen afhandelt en de communicatie met externe services onderhoudt volgens API-specificaties. Daarnaast wordt gecontroleerd of de LLMBA voldoet aan rate-limiting vereisten, zodat het systeem gebruiksquota respecteert en netwerkfouten of service-onbeschikbaarheid correct kan beheren zonder verstoring van de service.

Op het vlak van meta-cognitie is zelfbewustzijn van cruciaal belang. Het stelt de LLMBA in staat om te begrijpen wat het wel en niet weet, waardoor valse zekerheid wordt vermeden die gebruikers zou kunnen misleiden tot ongepaste afhankelijkheid van onbetrouwbare informatie. Dit zorgt ervoor dat de LLMBA geen speculatieve of onzekere uitkomsten presenteert als definitieve feiten, wat gebruikers zou kunnen aanzetten tot het nemen van verkeerde beslissingen. Het testen van zelfbewustzijn begint met het beoordelen van de herkenning van kennisbeperkingen. We kijken of de LLMBA in staat is om gebieden waar zijn kennis incompleet, verouderd of onbetrouwbaar is te identificeren en dit duidelijk aan de gebruiker te communiceren.

Naast zelfbewustzijn is ook de communicatieve kwaliteit van de LLMBA van belang. Het model moet informatie op een duidelijke, begrijpelijke manier presenteren, zich aanpassen aan de kennis van de gebruiker en onduidelijkheden vermijden. Goede communicatie zorgt voor een soepele conversatiestroom, met reacties die aansluiten bij de gebruiker, en draagt bij aan het behalen van succes bij het uitvoeren van taken. Het testen van communicatieve kwaliteit omvat de beoordeling van de helderheid van berichten, de mate waarin complexe informatie beknopt en accuraat wordt gepresenteerd, en de technische communicatie, waarbij gekeken wordt of de LLMBA in staat is om complexe vaktermen toegankelijk uit te leggen.

Ethiek is een ander belangrijk aspect van LLMBA’s. Het voorkomen van schadelijke inhoud is essentieel om gebruikers te beschermen tegen gevaarlijke informatie en om juridische en ethische risico’s voor de organisaties die de LLMBA implementeren te minimaliseren. Het testen van de bescherming tegen schadelijke inhoud begint met het identificeren van gevaarlijke verzoeken en het implementeren van passende afwijzingen of alternatieven. Het model moet in staat zijn om gevoeligheden in verschillende domeinen te onderscheiden en moet accuraat reageren op risicosituaties.

De ethische besluitvorming van een LLMBA vereist het vermogen om morele afwegingen te maken die in lijn zijn met menselijke waarden en maatschappelijke normen. Soms kan de ethiek in conflict komen met de zakelijke doelstellingen van een onderneming, maar het is belangrijk dat de LLMBA het juiste morele pad volgt. Dit komt niet alleen de organisatie ten goede, maar bevordert ook het vertrouwen van gebruikers. Het testen van ethische besluitvorming houdt in dat het systeem in staat is om consequent ethische keuzes te maken, zelfs in situaties waarin de keuzes complex of ambigu zijn, en om transparant uit te leggen hoe het tot die keuzes is gekomen.

Tot slot is het van groot belang dat er aandacht wordt besteed aan de milieu-impact van LLMBA’s. De energieconsumptie voor training, inferentie en het onderhoud van de infrastructuur draagt bij aan de uitstoot van broeikasgassen, en het optimaliseren van deze processen is noodzakelijk voor duurzaamheid en het tegengaan van klimaatverandering. Het is belangrijk dat de systemen op een energie-efficiënte manier functioneren, wat niet alleen de operationele kosten ten goede komt, maar ook het milieu beschermt.

Wat betekent het voor conservatisme om verlies te ervaren en wat is de implicatie van deze ideologie?
Waarom Vogels Zonnen: Het Belang van Zonnebad en Verzorging in de Vogelsport
Hoe Werkgevers Moeten Zorgen voor de Re-integratie van Gewonde Soldaten