LLM como juez: una solución escalable para evaluar modelos lingüísticos mediante modelos lingüísticos

El marco LLM-as-a-Judge es una alternativa escalable y automatizada a las evaluaciones humanas, que suelen ser costosas, lentas y limitadas por el volumen de respuestas que pueden evaluar de manera factible. Al utilizar un LLM para evaluar los resultados de otro LLM, los equipos pueden realizar un seguimiento eficiente de la precisión, la relevancia, el tono y el cumplimiento de pautas específicas de una manera consistente y replicable.

La evaluación del texto generado plantea desafíos únicos que van más allá de las métricas de precisión tradicionales. prompt puede producir múltiples respuestas correctas que difieren en estilo, tono o redacción, lo que dificulta evaluar la calidad mediante métricas cuantitativas simples.

En este sentido, el enfoque de LLM como juez se destaca: permite realizar evaluaciones matizadas de cualidades complejas como el tono, la utilidad y la coherencia conversacional. Ya sea que se utilicen para comparar versiones de modelos o evaluar resultados en tiempo real, los LLM como jueces ofrecen una forma flexible de aproximarse al juicio humano, lo que los convierte en una solución ideal para escalar los esfuerzos de evaluación en grandes conjuntos de datos e interacciones en vivo.

Esta guía explorará el funcionamiento del programa LLM como juez, sus diferentes tipos de evaluaciones y los pasos prácticos para implementarlo eficazmente en diversos contextos. Explicaremos cómo establecer criterios, diseñar pautas de evaluación y establecer un ciclo de retroalimentación para la mejora continua.

Concepto de LLM como juez

LLM como juez utiliza LLM para evaluar los resultados de texto de otros sistemas de IA. Al actuar como evaluadores imparciales, los LLM pueden calificar el texto generado según criterios personalizados, como la relevancia, la concisión y el tono. Este proceso de evaluación es similar a tener un evaluador virtual que revisa cada resultado de acuerdo con pautas específicas proporcionadas en un promptEs un marco especialmente útil para aplicaciones con mucho contenido, donde la revisión humana no es práctica debido a limitaciones de volumen o tiempo.

Como funciona

Un LLM como juez está diseñado para evaluar respuestas de texto en función de las instrucciones incluidas en una indicación de evaluación. La indicación generalmente define cualidades como la utilidad, la relevancia o la claridad que el LLM debe considerar al evaluar un resultado. Por ejemplo, una indicación podría pedirle al LLM que decida si una respuesta de un chatbot es "útil" o "inútil", con orientación sobre lo que implica cada etiqueta.

El LLM Utiliza su conocimiento interno y los patrones lingüísticos aprendidos para evaluar el texto proporcionado, haciendo coincidir los criterios de las indicaciones con las cualidades de la respuesta. Al establecer expectativas claras, los evaluadores pueden adaptar el enfoque del LLM para capturar cualidades matizadas como la cortesía o la especificidad que de otro modo podrían ser difíciles de medir. A diferencia de las métricas de evaluación tradicionales, LLM como juez proporciona una aproximación flexible y de alto nivel del juicio humano que se adapta a diferentes tipos de contenido y necesidades de evaluación.

Tipos de evaluación

1. Comparación por pares:En este método, el LLM recibe dos respuestas a la misma pregunta y se le pide que elija la "mejor" en función de criterios como la relevancia o la precisión. Este tipo de evaluación se utiliza a menudo en pruebas A/B, donde los desarrolladores comparan diferentes versiones de un modelo o configuraciones de preguntas. Al pedirle al LLM que juzgue qué respuesta funciona mejor según criterios específicos, la comparación por pares ofrece una forma sencilla de determinar la preferencia en los resultados del modelo.
2. Puntuación directa:La calificación directa es una evaluación sin referencias en la que el LLM califica un único resultado en función de cualidades predefinidas, como la cortesía, el tono o la claridad. La calificación directa funciona bien tanto en evaluaciones en línea como fuera de línea, ya que proporciona una forma de monitorear continuamente la calidad en diversas interacciones. Este método es beneficioso para realizar un seguimiento de cualidades consistentes a lo largo del tiempo y, a menudo, se utiliza para monitorear las respuestas en tiempo real en la producción.
3. Evaluación basada en referencias:Este método introduce un contexto adicional, como una respuesta de referencia o material de apoyo, con el que se evalúa la respuesta generada. Esto se utiliza comúnmente en Generación aumentada de recuperación Configuraciones RAG, donde la respuesta debe estar estrechamente alineada con el conocimiento recuperado. Al comparar el resultado con un documento de referencia, este enfoque ayuda a evaluar la precisión fáctica y la adherencia a un contenido específico, como la verificación de alucinaciones en el texto generado.

Casos de uso

El LLM como juez se puede adaptar a diversas aplicaciones:

• Chatbots:Evaluar las respuestas según criterios como relevancia, tono y utilidad para garantizar una calidad constante.
• Resumen:Calificar los resúmenes en función de su concisión, claridad y alineación con el documento fuente para mantener la fidelidad.
• Codigo de GENERACION:Revisión de fragmentos de código para verificar su corrección, legibilidad y cumplimiento de las instrucciones dadas o las mejores prácticas.

Este método puede servir como un evaluador automatizado para mejorar estas aplicaciones al monitorear y mejorar continuamente el rendimiento del modelo sin una revisión humana exhaustiva.

Cómo formar a su LLM Judge: una guía paso a paso

La creación de un sistema de evaluación basado en el Máster en Derecho requiere una planificación cuidadosa y unas directrices claras. Siga estos pasos para crear un sistema de evaluación sólido para el Máster en Derecho como Juez:

Paso 1: Definición de criterios de evaluación

Comience por definir las cualidades específicas que desea que evalúe el LLM. Sus criterios de evaluación pueden incluir factores como:

• Relevancia¿La respuesta aborda directamente la pregunta o el mensaje?
• Tono.:¿El tono es apropiado para el contexto (por ejemplo, profesional, amigable, conciso)?
• Exactitud¿La información proporcionada es objetivamente correcta, especialmente en las respuestas basadas en el conocimiento?

Por ejemplo, si se evalúa un chatbot, se puede priorizar la relevancia y la utilidad para garantizar que brinde respuestas útiles y relacionadas con el tema. Cada criterio debe definirse claramente, ya que las pautas vagas pueden generar evaluaciones inconsistentes. Definir criterios binarios o escalares simples (como “relevante” versus “irrelevante” o una escala Likert para la utilidad) puede mejorar la coherencia.

Paso 2: Preparación del conjunto de datos de evaluación

Para calibrar y probar el juez LLM, necesitará un conjunto de datos representativo con ejemplos etiquetados. Existen dos enfoques principales para preparar este conjunto de datos:

1. Datos de produccion:Utilice datos de los resultados históricos de su aplicación. Seleccione ejemplos que representen respuestas típicas y que cubran una variedad de niveles de calidad para cada criterio.
2. Datos sintéticos:Si los datos de producción son limitados, puede crear ejemplos sintéticos. Estos ejemplos deben imitar las características de respuesta esperadas y cubrir casos extremos para realizar pruebas más exhaustivas.

Una vez que tenga un conjunto de datos, etiquételo manualmente según sus criterios de evaluación. Este conjunto de datos etiquetado servirá como su referencia de base, lo que le permitirá medir la consistencia y precisión del juez de LLM.

Paso 3: Elaborar indicaciones eficaces

Ingeniería rápida es fundamental para orientar al juez de LLM de manera eficaz. Cada indicación debe ser clara, específica y alineada con sus criterios de evaluación. A continuación, se muestran ejemplos de cada tipo de evaluación:

Indicación de comparación por pares

 
You will be shown two responses to the same question. Choose the response that is more helpful, relevant, and detailed. If both responses are equally good, mark them as a tie.

Question: [Insert question here]
Response A: [Insert Response A]
Response B: [Insert Response B]

Output: "Better Response: A" or "Better Response: B" or "Tie"

Indicación de puntuación directa

 
Evaluate the following response for politeness. A polite response is respectful, considerate, and avoids harsh language. Return "Polite" or "Impolite."

Response: [Insert response here]

Output: "Polite" or "Impolite"

Evaluación basada en referencias

 
Compare the following response to the provided reference answer. Evaluate if the response is factually correct and conveys the same meaning. Label as "Correct" or "Incorrect."

Reference Answer: [Insert reference answer here]
Generated Response: [Insert generated response here]

Output: "Correct" or "Incorrect"

La elaboración de indicaciones de esta manera reduce la ambigüedad y permite que el juez de LLM comprenda exactamente cómo evaluar cada respuesta. Para mejorar aún más la claridad de las indicaciones, limite el alcance de cada evaluación a una o dos cualidades (por ejemplo, relevancia y detalle) en lugar de mezclar múltiples factores en una sola indicación.

Paso 4: Pruebas e iteraciones

Después de crear el mensaje y el conjunto de datos, evalúe el juez LLM ejecutándolo en su conjunto de datos etiquetado. Compare los resultados de LLM con las etiquetas de verdad fundamental que ha asignado para verificar la coherencia y la precisión. Las métricas clave para la evaluación incluyen:

• Precisión:El porcentaje de evaluaciones positivas correctas.
• Recordar:El porcentaje de resultados positivos de verdad fundamental identificados correctamente por el LLM.
• Exactitud:El porcentaje general de evaluaciones correctas.

Las pruebas ayudan a identificar cualquier inconsistencia en el desempeño del juez de LLM. Por ejemplo, si el juez con frecuencia etiqueta incorrectamente las respuestas útiles como inútiles, es posible que deba refinar la indicación de evaluación. Comience con una muestra pequeña y luego aumente el tamaño del conjunto de datos a medida que realiza la iteración.

En esta etapa, considere experimentar con diferentes estructuras de indicaciones o usar múltiples LLM para la validación cruzada. Por ejemplo, si un modelo tiende a ser verboso, intente probar con un modelo LLM más conciso para ver si los resultados se alinean más estrechamente con su realidad básica. Las revisiones de indicaciones pueden implicar ajustar las etiquetas, simplificar el lenguaje o incluso dividir indicaciones complejas en indicaciones más pequeñas y manejables.

 
import pandas as pd
from huggingface_hub import InferenceClient

# Initialize the LLM client with a specific model repository
repo_id = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
llm_client = InferenceClient(model=repo_id, timeout=120)

 
import pandas as pd
from datasets import load_dataset

# Load a sample dataset (replace with your dataset)
data = load_dataset("your_dataset_id")["train"]

# Extract relevant fields for evaluation
df = pd.DataFrame({
    'question': data['question_field'],
    'answer': data['answer_field']
})
df.head()

 
def evaluate_answer(question, answer):
    # Craft a prompt to evaluate relevance and accuracy
    prompt = f"Evaluate the response's relevance and accuracy:\nQuestion: {question}\nAnswer: {answer}"
    result = llm_client.text_generation(prompt=prompt, max_new_tokens=50)
    return result

# Test the function with an example
question = "How does the FED's actions impact inflation?"
answer = "When the FED buys bonds, it can lead to..."
evaluation = evaluate_answer(question, answer)
print("LLM Evaluation:", evaluation)

 
def evaluate_pairwise(question, answer_a, answer_b):
    # Craft a prompt for pairwise comparison
    prompt = (
        f"Given the question below, determine which response is more relevant and detailed.\n\n"
        f"Question: {question}\n\n"
        f"Response A: {answer_a}\n\n"
        f"Response B: {answer_b}\n\n"
        "Choose the better response: A or B."
    )
    result = llm_client.text_generation(prompt=prompt, max_new_tokens=10)
    return result

# Example pairwise comparison
question = "What is the impact of the FED's bond-buying actions?"
answer_a = "The FED's actions can increase the money supply."
answer_b = "The FED's bond purchases generally raise inflation."
comparison = evaluate_pairwise(question, answer_a, answer_b)
print("Better Response:", comparison)