Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
In recente jaren heeft het gebruik van grote taalmodellen (LLM's) voor het evalueren van andere LLM's de aandacht getrokken. Dit biedt een schaalbare manier om generatieve outputs te beoordelen, maar roept tegelijkertijd vragen op over de effectiviteit en betrouwbaarheid van LLM's als beoordelaars. De inzet van LLM's voor evaluatiedoeleinden, zoals het beoordelen van tekst of andere modellen, heeft zijn voor- en nadelen, en deze moeten zorgvuldig worden overwogen.
In het geval van evaluaties die betrekking hebben op complexe onderwerpen, zoals financiële prestaties of wetenschappelijke inhoud, is het essentieel dat de evaluatoren beschikken over voldoende domeinspecifieke kennis. LLM's kunnen in dit geval niet altijd de nodige expertise bieden, wat kan leiden tot inconsistente of onjuiste beoordelingen. Dit geldt vooral wanneer de beoordelingscriteria variëren van taak tot taak en het model mogelijk niet is getraind om alle nuances van een bepaald vakgebied correct te begrijpen. Het gebruik van LLM's als beoordelaars kan nuttig zijn, maar moet zorgvuldig worden afgewogen tegen de beperkingen die aan hun gebruik verbonden zijn.
Evaluaties die zijn uitgevoerd door verschillende LLM-modellen, zoals gpt-4o-mini, gpt-4-turbo en gpt-3.5-turbo, illustreren dit punt duidelijk. Het gpt-4o-mini-model, bijvoorbeeld, vertoonde een sterke prestatiescore over verschillende evaluatiemetrics, waaronder expertise, samenhang en vloeiendheid, terwijl het gpt-3.5-turbo-model aanzienlijk lagere scores behaalde, vooral in de domeinen expertise en samenhang. Dit verschil roept de vraag op hoe goed LLM's kunnen omgaan met het beoordelen van subtiele en complexe variabelen, vooral wanneer de referentieoutput zelf complex is.
Daarnaast moeten de inherente beperkingen van LLM-beoordelaars niet worden onderschat. Naast de technische beperkingen van de modellen, kunnen evaluatoren een reeks van cognitieve biases vertonen. Dit omvat bijvoorbeeld orde-bias (waarbij bepaalde volgordes van informatie een voorkeur genieten), egocentrische bias (waarbij modellen die op vergelijkbare principes zijn gebaseerd, de voorkeur krijgen) en lengte-bias (waarbij langere antwoorden de voorkeur krijgen). Deze bias kan de objectiviteit van de evaluatie aanzienlijk beïnvloeden, wat de betrouwbaarheid van de beoordeling ondermijnt.
Bovendien kan de kwaliteit van de prompt die aan een model wordt verstrekt, een enorme invloed hebben op de uitkomst van de evaluatie. Kleine variaties in de formulering van de prompt kunnen de beoordeling compleet veranderen. Dit legt een extra last op degenen die LLM's als beoordelaars gebruiken, omdat het noodzakelijk is om de prompt en de resultaten zorgvuldig te controleren om de betrouwbaarheid van de evaluatie te waarborgen.
In sommige gevallen kan het ook nodig zijn om de beoordelende LLM zelf verder te verfijnen om zijn prestaties te verbeteren. Dit kan door het model specifiek bij te schaven voor de evaluatietaak waartoe het wordt aangewend, bijvoorbeeld door fine-tuning op relevante data of door het trainen van het model met specifieke domeinkennis. Een model dat niet voldoende is afgesteld, zal in staat zijn om alleen oppervlakkige aspecten van de tekst te evalueren, maar zal de diepere betekenis of nuance die essentieel is voor professionele domeinen missen.
Het gebruik van menselijke beoordelaars kan een alternatief zijn voor de toepassing van LLM's in evaluatietaken. Deze aanpak biedt een meer betrouwbare maatstaf voor kwaliteit, vooral wanneer experts in het betreffende domein worden ingeschakeld. Mensen kunnen de context en de subtiele elementen van tekst begrijpen die voor LLM's moeilijk te vangen zijn. In combinatie met LLM's kan een hybride benadering, waarbij menselijke beoordelaars de laatste beoordeling leveren, een krachtige oplossing zijn voor de beoordeling van complexe taken.
Naast de beoordeling door mensen kan de gebruikmaking van zogenaamde "golden-standard" datasets een andere mogelijkheid bieden. Deze datasets kunnen worden gebruikt om de prestaties van een LLM-evaluator te benchmarken, wat helpt om de objectiviteit van de beoordeling te waarborgen. Bij het gebruik van deze datasets is het mogelijk om de prestaties van een LLM-evaluator te meten door de correlatie te berekenen tussen de beoordelingen die het model geeft en de referentiebeoordelingen van de dataset. Hoe hoger de correlatie, hoe betrouwbaarder de LLM-evaluator wordt geacht.
In een snelgroeiend onderzoeksveld, waarin modellen zoals Glider – een open-source evaluatiemodel – steeds vaker worden toegepast, komt de mogelijkheid om LLM's op grote schaal te evalueren steeds dichterbij. Glider is specifiek getraind om de prestaties van LLM's te beoordelen op basis van 685 domeinen en 183 criteria, en heeft aangetoond 91,3% overeenstemming te hebben met menselijke beoordelingen. Dit biedt mogelijkheden voor een breed scala aan toepassingen in de echte wereld, van het beoordelen van vertalingen tot het evalueren van tekstgeneratie.
Het evalueren van LLM's zelf is een steeds relevanter onderwerp geworden. Dit proces, dat bekend staat als meta-evaluatie, draait om de vraag hoe de effectiviteit van een beoordelend LLM-model kan worden gemeten. Dit is een intrigerend, maar tegelijk lastig concept, omdat het leidt tot de vraag of het mogelijk is om een model te creëren dat met zekerheid kan beoordelen of andere modellen goed presteren. Een praktische oplossing zou kunnen zijn om de prestaties van een beoordelings-LLM te vergelijken met een gouden standaard of de beoordelingen van menselijke experts.
Hoe Promptfoo de Effectiviteit van Modellen en Prompts Beoordeelt
Promptfoo is ontworpen voor het testen en vergelijken van prompts in de context van prompt engineering workflows. Het biedt een systeem waarmee ontwikkelaars snel meerdere prompts kunnen testen tegen testgevallen om te bepalen welke variaties het beste presteren. De kernfunctionaliteiten van Promptfoo omvatten geautomatiseerd testen, de mogelijkheid om aangepaste probes te creëren, en een gebruiksvriendelijke commandoregelinterface (CLI) die snelle iteraties mogelijk maakt.
Automatisering speelt een cruciale rol in het ontwikkelingsproces van modellen en prompts. Ontwikkelaars kunnen met Promptfoo aangepaste evaluaties uitvoeren die specifiek zijn afgestemd op hun toepassingen, en dit alles via een eenvoudige CLI. Deze CLI ondersteunt live herlaadbeurten en caching, waardoor het testen van verschillende variaties efficiënter wordt. Het belangrijkste doel hierbij is om via een systematische benadering te komen tot de beste combinatie van model en prompt.
Voordat we in de technische aspecten van Promptfoo duiken, is het belangrijk om de rol van prompts zelf te begrijpen. Ze zijn niet zomaar onbelangrijke componenten van een LLM (Large Language Model), maar vormen het knooppunt waar ontwikkelaars en domeinexperts kunnen samenwerken. De effectiviteit van een prompt hangt sterk af van de mate waarin deze de specifieke behoeften van de eindgebruikers adresseert. Bijvoorbeeld, bij het samenvatten van een 10-K formulier (een financieel verslag dat bedrijven verplicht zijn in te dienen bij de SEC), is het essentieel om niet alleen algemene prompts te gebruiken, maar prompts die diep ingaan op de details die voor de gebruikers van het model van belang zijn.
De prompts die een model aanspreken, moeten zorgvuldig worden ontworpen. Wat zijn de juiste vragen om te stellen aan een 10-K formulier? Wat kunnen we leren van een LLM dat nieuw is? En welke secties van een 10-K zijn het belangrijkst voor een specifieke gebruiker? Naarmate LLM’s verder ontwikkelen, zal de behoefte aan goed doordachte, domeinspecifieke prompts groter worden. Dit is waar samenwerking tussen ontwikkelaars en experts onmisbaar wordt.
Een essentieel onderdeel van Promptfoo is de configuratie van evaluaties, die wordt gedefinieerd in een bestand genaamd promptfooconfig.yaml. Dit bestand legt de structuur vast voor de evaluatie van de prestaties van verschillende LLM-modellen, het testen van prompts, het bepalen van testgevallen en het formuleren van assertions (beoordelingscriteria). Dit stelt ontwikkelaars in staat om op een systematische en reproduceerbare manier te testen welke modellen en prompts het beste presteren.
Een voorbeeld van zo’n configuratie zou kunnen zijn:
In dit geval worden drie verschillende modellen geëvalueerd (GPT-4o-mini, GPT-4 en GPT-3.5-turbo), en wordt er een aantal testcriteria gedefinieerd, zoals kosten, latentie, uitvoerlengte en de algehele kwaliteit van de samenvatting. Door deze configuraties kunnen ontwikkelaars eenvoudig de prestaties van verschillende modellen vergelijken en bepalen welk model het beste voldoet aan de eisen van hun applicatie.
Na het instellen van de evaluatieconfiguratie, kan een eenvoudige commando in de CLI worden uitgevoerd om de evaluatie te starten:
Dit commando zorgt ervoor dat de evaluatie wordt uitgevoerd zonder dat de resultaten worden gecachet, waardoor de latentie van de modellen in realtime wordt gemeten. De resultaten worden opgeslagen in een JSON-bestand (eval.json), dat vervolgens kan worden geanalyseerd om belangrijke prestatiekenmerken te extraheren, zoals latentie, kosten per aanvraag en het aantal doorlopende testen.
Uit de evaluaties blijkt dat verschillende modellen zeer uiteenlopende prestaties leveren. Het model GPT-3.5-turbo bijvoorbeeld, heeft de laagste latentie (1669 ms) en de laagste token-gebruik (95), wat het bijzonder kosteneffectief maakt. Aan de andere kant biedt GPT-4 hogere token-kosten en latentie, maar de kwaliteit van de uitvoer kan soms het hogere prijskaartje rechtvaardigen. Door deze variabelen zorgvuldig te overwegen, kan een ontwikkelaar het meest geschikte model voor hun specifieke toepassing kiezen.
Nadat het beste model is gekozen, is de volgende stap om te onderzoeken welke prompt het beste werkt. Prompts kunnen variëren op basis van stijl, lengte, detailniveau en andere factoren. Door verschillende prompts te testen, kunnen we de beste prompt vinden voor de taak die we willen uitvoeren.
In dit stadium kan de configuratie opnieuw worden aangepast om de prompts zelf te testen:
Het doel van deze evaluatie is niet alleen de prestaties van het model te testen, maar vooral te bepalen welke prompt de meest gedetailleerde samenvatting oplevert. In dit geval wordt detailgelijkheid als het belangrijkste criterium gekozen, wat laat zien hoe zelfs subtiele veranderingen in de formulering van een prompt een grote invloed kunnen hebben op de uiteindelijke uitvoer.
Naast het evalueren van de technische prestaties is het cruciaal om te begrijpen dat het formuleren van goede prompts een iteratief proces is. Het testen van verschillende prompts is een essentieel onderdeel van de prompt engineering workflow. Wat in de ene context werkt, kan in een andere context minder effectief zijn. Daarom is het belangrijk om flexibiliteit in het testproces in te bouwen en het hele proces regelmatig te evalueren.
Hoe LightEval de Evaluatie van LLM-prestaties Optimaliseert: Een Diepgaande Analyse
In de snelgroeiende wereld van large language models (LLM's) is het van cruciaal belang om een robuuste en efficiënte evaluatie-infrastructuur te hebben om de prestaties van verschillende modellen te meten. LightEval biedt een flexibele en krachtige oplossing voor het systematisch testen van LLM-prestaties over diverse taken en benchmarks, waarbij het gebruik maakt van gedistribueerde rekenkracht en gestandaardiseerde evaluatiemethoden. Het systeem stelt ontwikkelaars en onderzoekers in staat om modellen te testen op een breed scala aan taken, van standaard NLP-evaluaties zoals BLEU en ROUGE tot gespecialiseerde benchmarks zoals MMLU en BigBench.
De configuratie van de evaluatiepijplijn begint met het definiëren van de juiste taak en de bijbehorende parameters. Het basisconcept achter LightEval is het gebruik van een duidelijke taakdefinitie die uit vier componenten bestaat: de suite (bijvoorbeeld "leaderboard"), de specifieke taak (bijvoorbeeld "mmlu:econometrics"), het aantal voorbeeldshots (bijvoorbeeld "0" voor zero-shot) en een binaire vlag die bepaalt of het aantal voorbeeldshots automatisch wordt verminderd wanneer de prompt te lang wordt. Deze opzet maakt het mogelijk om de prestaties van een model op specifieke taken te meten, terwijl tegelijkertijd gedistribueerde berekeningen en resultaatopvolging efficiënt worden afgehandeld.
Het gebruik van LightEval is eenvoudig te integreren met verschillende inference engines, zoals accelerate, vllm en TGI, waarmee gedistribueerde evaluatie van modellen op verschillende servers mogelijk is. Dit biedt aanzienlijke voordelen in termen van tijds- en resourcebeheer, aangezien evaluaties niet lokaal hoeven te worden uitgevoerd. De mogelijkheid om evaluaties via de HuggingFace Serverless Inference API te sturen, maakt het proces nog flexibeler en schaalbaarder, aangezien modellen direct vanuit de cloud kunnen worden geëvalueerd zonder dat er veel handmatige configuratie nodig is.
Voor een econometrische evaluatie, bijvoorbeeld op de MMLU-econometrie benchmark, kan een model zoals meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct worden geëvalueerd met behulp van zero-shot learning. De taak wordt dan gedefinieerd als: "leaderboard|mmlu:econometrics|0|0". De evaluatie wordt vervolgens uitgevoerd via de LightEval-pijplijn, die de resultaten opslaat in een JSON-formaat en visueel kan presenteren. De eenvoud van het proces wordt verder vergroot door het gebruik van de LightEval CLI, waarmee de evaluatie via een enkele bash-opdracht kan worden uitgevoerd.
Een andere nuttige functionaliteit van LightEval is de mogelijkheid om meerdere modellen te vergelijken op dezelfde taak. Dit maakt het mogelijk om prestaties van verschillende open source-modellen, zoals Llama3.2, Qwen2.5 en SmolLM2, op dezelfde benchmark te testen en zo een objectieve basis voor modelselectie te creëren. De resultaten van deze evaluaties kunnen opvallende trends in modelprestaties onthullen. Zo blijkt bijvoorbeeld uit de evaluatie van het MMLU-econometrie-examen dat grotere modellen meestal betere prestaties leveren, maar dat sommige kleinere modellen, zoals de Qwen2.5-serie, zelfs op kleinere schaal verrassend goede resultaten leveren. Dit wijst op het belang van het begrijpen van de architecturale verschillen en het efficiënte gebruik van modelgrootte, vooral wanneer middelen beperkt zijn.
Bij de vergelijking van modellen op de MMLU-econometrie-taak blijkt ook dat verschillende modelfamilies zich op unieke manieren schalen. Qwen2.5 toont uitstekende prestaties, zelfs bij kleinere modellen, wat het een aantrekkelijke optie maakt voor toepassingen die een goed evenwicht tussen prestaties en modelgrootte vereisen. Dit benadrukt het belang van een weloverwogen keuze van modelgrootte en architectuur, waarbij rekening wordt gehouden met zowel de taakvereisten als de beschikbare rekenkracht.
Naast de evaluatie van modelprestaties, biedt LightEval ook de mogelijkheid om de kwaliteit van verschillende LLM's te meten aan de hand van gestandaardiseerde evaluatiemetrieken zoals BLEU, ROUGE, Exact Match, F1 Score en Nauwkeurigheid. Dit maakt het mogelijk om verschillende modellen te vergelijken op basis van dezelfde objectieve criteria, wat cruciaal is voor de selectie van het meest geschikte model voor een specifieke taak. De beschikbaarheid van deze gestandaardiseerde evaluatiemethoden vergemakkelijkt niet alleen de modelvergelijking, maar biedt ook waardevolle inzichten in de sterke en zwakke punten van de geëvalueerde modellen.
De mogelijkheden die LightEval biedt voor gedistribueerde evaluatie en modelvergelijking zijn van onschatbare waarde voor onderzoekers en ontwikkelaars die werken aan de implementatie van LLM's in diverse toepassingen. Door gebruik te maken van gedistribueerde servers en cloudinfrastructuur kunnen evaluaties op grotere schaal en met een hogere efficiëntie worden uitgevoerd. Dit maakt het mogelijk om snel inzichten te verkrijgen in de prestaties van verschillende modellen, waardoor de keuze van het juiste model voor een specifieke toepassing aanzienlijk wordt vereenvoudigd.
De resultaten van de modelvergelijkingen kunnen verder worden verfijnd door de modellen te testen op real-world data, wat zou kunnen leiden tot nieuwe inzichten over de werkelijke prestaties van de modellen. Het is belangrijk te begrijpen dat de gegevenssets die voor de evaluaties worden gebruikt vaak beperkt zijn, wat de algemene bruikbaarheid van de resultaten kan beïnvloeden. Desalniettemin biedt LightEval een waardevol startpunt voor modelselectie en biedt het de tools om snel en efficiënt verschillende modellen te testen en te vergelijken.
In de snel veranderende wereld van LLM-ontwikkeling is de behoefte aan robuuste evaluatiemethoden groter dan ooit. LightEval biedt niet alleen een krachtig en flexibel platform voor het testen van modelprestaties, maar stelt gebruikers ook in staat om deze evaluaties op grote schaal uit te voeren, zowel lokaal als op afstand, wat leidt tot snellere en meer kosteneffectieve modelselectie en -implementatie.
Hoe werkt het her-rankingproces in een Retrieval-Augmented Generation (RAG) systeem?
In Retrieval-Augmented Generation (RAG) systemen wordt de nauwkeurigheid van informatie versterkt door documentherhaling, waarbij relevante informatie wordt opgehaald uit een grote verzameling documenten. Dit proces is gebaseerd op het gebruik van geavanceerde modellen zoals de Cross-Encoder, die specifiek zijn getraind voor het herrangschikken van documenten op basis van hun relevantie voor een zoekopdracht. Dit stelt de systemen in staat om preciezere antwoorden te genereren, maar gaat vaak ten koste van snelheid. Dit is te begrijpen als we de stappen analyseren die betrokken zijn bij het her-rankingsproces, dat een cruciaal onderdeel vormt van de werking van een RAG-systeem.
Allereerst wordt het Cross-Encoder model, zoals ms-marco-MiniLM-L-6-v2, geconfigureerd en geïmplementeerd. Dit model is getraind om de relevantie van documenten te beoordelen door een paar (zoekopdracht, document) te vergelijken. Het resultaat is een numerieke score die aangeeft hoe goed de inhoud van een document overeenkomt met de inputvraag. Bij het uitvoeren van de her-rankingstap wordt voor elk opgehaald document een paar (zoekopdracht, document) gecreëerd, waarna de relevantiescores worden berekend. Hogere scores wijzen op een beter semantisch match tussen het zoekquery en het document.
De volgende stap bestaat erin de document(en) met de hoogste scores te selecteren. Dit gebeurt door de index van de hoogste score te vinden met de functie np.argmax(scores), waardoor het document met de beste overeenkomst wordt geïdentificeerd. Het resultaat van deze her-ranking is dat de relevante documenten worden gefilterd, waardoor onbelangrijke informatie uit het systeem wordt verwijderd. Dit zorgt ervoor dat de gegevens die aan het systeem worden gepresenteerd, nauwkeuriger en relevanter zijn voor de gebruiker.
Een van de grote voordelen van het gebruik van her-ranking in RAG-systemen is dat de snelheid en nauwkeurigheid in evenwicht worden gehouden. In plaats van over alle opgehaalde documenten te itereren, worden alleen de beste top-K documenten geanalyseerd. Dit vermindert de rekenlast aanzienlijk en maakt het systeem efficiënter, zelfs als het aantal documenten groot is. Zo wordt de snelheid van het systeem aanzienlijk verbeterd zonder in te boeten op de kwaliteit van de verkregen resultaten.
In de context van Large Language Models (LLMs) wordt RAG vaak gecombineerd met in-context learning. Dit houdt in dat het LLM leert van de opgehaalde documenten door deze in de context van zijn antwoordverwerkingsproces te integreren. De opgehaalde documenten worden via een specifieke promptstructuur gepresenteerd, zodat het LLM ze kan gebruiken als referentie bij het genereren van een antwoord. Dit in-context leren zorgt ervoor dat de gegenereerde antwoorden meer contextueel relevant zijn en de kans op hallucinaties – het genereren van foutieve informatie – wordt verminderd. Het gebruik van in-context prompts heeft daarmee een belangrijke invloed op de prestatie van een RAG-gebaseerd LLM.
Bijvoorbeeld, een standaard prompttemplate voor een RAG-LLM zou kunnen luiden:
Door de opgehaalde documenten als "context" toe te voegen, verbetert de relevantie en nauwkeurigheid van het antwoord. Deze aanpak vermindert niet alleen het aantal hallucinaties, maar zorgt er ook voor dat de gegenereerde antwoorden beter aansluiten bij de feitelijke inhoud van de documenten die het systeem heeft geraadpleegd.
Bij het implementeren van RAG-systemen moeten verschillende uitdagingen en beperkingen in overweging worden genomen. De kwaliteit van de gegevens die in het systeem worden geïntroduceerd, speelt een cruciale rol in de uiteindelijke prestaties van het systeem. Als de kennisbronnen onbetrouwbaar, verouderd of incompleet zijn, kunnen de gegenereerde antwoorden onnauwkeurig of misleidend zijn. Dit probleem wordt verergerd bij snel veranderende onderwerpen of ongeverifieerde informatie. Daarom is het essentieel om ervoor te zorgen dat de documenten die worden opgehaald nauwkeurig en actueel zijn.
Daarnaast moeten de operationele kosten en latentie van het systeem in de gaten worden gehouden. Het verwerken van grote hoeveelheden documenten en het uitvoeren van gelijkeniszoekopdrachten in vector-databases is computationeel intensief. In real-time toepassingen kan dit de gebruikerservaring negatief beïnvloeden door vertragingen te veroorzaken. Om deze problemen te verhelpen, worden optimalisatietechnieken ontwikkeld die de reken- en geheugenkosten verlagen, wat de snelheid van het systeem ten goede komt.
De complexiteit van RAG-systemen maakt ook dat het moeilijk is om het redeneerproces van het systeem te verklaren. Aangezien RAG zowel retrieval-mechanismen als generatieve modellen combineert, is het voor gebruikers lastig om te begrijpen hoe bepaalde antwoorden tot stand komen. Traditionele evaluatiemethoden schieten vaak tekort bij het meten van de effectiviteit van RAG-systemen, vooral als het gaat om het beoordelen van de contextuele relevantie en feitelijke consistentie van de gegenereerde antwoorden. Daarom is het belangrijk om een proces te ontwerpen waarmee de verschillende stappen van het systeem kunnen worden verklaard en geëvalueerd.
Een ander probleem is de zogenaamde 'hallucinatie' – het optreden van onjuiste of verzonnen informatie door het generatieve model, ondanks het gebruik van betrouwbare bronnen. Hoewel RAG helpt om antwoorden te verankeren in de opgehaalde documenten, blijft het generatieve proces vatbaar voor fouten die buiten de context van deze documenten vallen. Het beheer van hallucinaties blijft dus een uitdaging, vooral wanneer het systeem probeert antwoorden te genereren over onderwerpen die buiten de geraadpleegde context vallen.