LLM-as-a-Judge: En Skalérbar Løsning for å Vurdere Språkmodeller ved å Bruke Språkmodeller

LLM-as-a-Judge-rammeverket er en skalérbar, automatisert alternativ til menneskelig evaluering, som ofte er kostbart, tregt og begrenset av volumet av svar de kan realistisk vurdere. Ved å bruke en LLM til å vurdere utdata fra en annen LLM, kan teamene effektivt spore nøyaktighet, relevans, tone og overholdelse av bestemte retningslinjer på en konsistent og gjentakbar måte.

Å vurdere generert tekst skaper unike utfordringer som går utenfor tradisjonelle nøyaktighetsmetrikker. En enkelt prompt kan gi flere korrekte svar som forskjeller i stil, tone eller formulering, noe som gjør det vanskelig å benchmark kvalitet ved hjelp av enkle kvantitative metrikker.

Her skiller LLM-as-a-Judge-tilnærmingen seg ut: den tillater nuanserte vurderinger av komplekse kvaliteter som tone, nyttighet og konversasjonskohensjon. Uansett om den brukes til å sammenligne modellversjoner eller vurdere sanntidsutdata, tilbyr LLM-er som dommere en fleksibel måte å approksimere menneskelig dømmekraft, noe som gjør dem til en ideell løsning for å skalerer evalueringen over store datamengder og sanntidsinteraksjoner.

Dette veiledningen vil utforske hvordan LLM-as-a-Judge fungerer, ulike typer vurderinger og praktiske skritt for å implementere det effektivt i ulike sammenhenger. Vi vil dekke hvordan man setter opp kriterier, designer vurderingsprompts og etablerer en tilbakemeldingsløkke for kontinuerlig forbedring.

Konseptet LLM-as-a-Judge

LLM-as-a-Judge bruker LLM-er til å vurdere tekstutdata fra andre AI-systemer. Som upartiske vurderere kan LLM-er vurdere generert tekst basert på tilpassede kriterier, som relevans, konsis og tone. Denne vurderingsprosessen er lignende med å ha en virtuell vurderer som gjennomgår hver utdata i henhold til bestemte retningslinjer gitt i en prompt. Dette er spesielt nyttig i innholdstunge applikasjoner, der menneskelig gjennomgang er upraktisk på grunn av volum eller tidsbegrensninger.

How It Works

En LLM-as-a-Judge er designet til å vurdere tekstrespons basert på instruksjoner i en vurderingsprompt. Prompten definerer vanligvis kvaliteter som nyttighet, relevans eller klarhet som LLM-en skal vurdere når den vurderer en utdata. For eksempel kan en prompt spørre LLM-en om å bestemme om en chatbot-respons er “hjelpsom” eller “uhjelpsom”, med veiledning om hva hver etikett innebærer.

LLM-en LLM bruker sin interne kunnskap og lært språkmønster til å vurdere den gitt teksten, og matcher promptkriteriene med kvalitetene i responsen. Ved å sette klare forventninger, kan vurdererne tilpasse LLM-ens fokus til å fange nuanserte kvaliteter som høflighet eller spesifisitet som ellers kan være vanskelige å måle. I motsetning til tradisjonelle vurderingsmetrikker, gir LLM-as-a-Judge en fleksibel, høynivå-approksimasjon av menneskelig dømmekraft som er tilpassbar til ulike innholdstyper og vurderingsbehov.

Types of Evaluation

1. Pairwise Comparison: I denne metoden blir LLM-en gitt to svar på samme prompt og bedt om å velge det “bedre” svaret basert på kriterier som relevans eller nøyaktighet. Denne type vurdering brukes ofte i A/B-testing, der utviklere sammenligner ulike versjoner av en modell eller promptkonfigurasjoner. Ved å be LLM-en om å dømme hvilket svar som fungerer best ifølge bestemte kriterier, tilbyr pairwise-sammenligning en direkte måte å bestemme preferanse i modellutdata på.
2. Direct Scoring: Direct Scoring er en referansefri vurdering hvor LLM-en scorer et enkelt svar basert på forhåndsdefinerte kvaliteter som høflighet, tone eller klarhet. Direct Scoring fungerer godt både i offline- og onlinevurderinger, og gir en måte å kontinuerlig overvåke kvalitet over ulike interaksjoner. Denne metoden er gunstig for å spore konsistente kvaliteter over tid og brukes ofte til å overvåke sanntidsrespons i produksjon.
3. Reference-Based Evaluation: Denne metoden introduserer ekstra kontekst, som en referanse-svar eller støttende materiale, mot hvilket det genererte svaret vurderes. Dette er vanligvis brukt i Retrieval-Augmented Generation (RAG)-oppsett, der svaret må være tett knyttet til hentet kunnskap. Ved å sammenligne utdata med en referansedokument, hjelper denne tilnærmingen med å vurdere faktisk nøyaktighet og overholdelse av bestemt innhold, som å sjekke for hallucinasjoner i generert tekst.

Use Cases

LLM-as-a-Judge er tilpassbar over ulike applikasjoner:

• Chatbots: Vurdering av svar basert på kriterier som relevans, tone og nyttighet for å sikre konsistent kvalitet.
• Summarisering: Scoring av summeringer for konsis, klarhet og tilpasning til kiljedokumentet for å opprettholde trofasthet.
• Kodegenerering: Gjennomgang av kodeutklipp for korrekthet, lesbarhet og overholdelse av gitt instruksjoner eller beste praksis.

Denne metoden kan fungere som en automatisert vurderer for å forbedre disse applikasjonene ved å kontinuerlig overvåke og forbedre modellprestasjon uten uttømmende menneskelig gjennomgang.

Bygging din LLM-dommer – En steg-for-steg-veiledning

Opprettelse av en LLM-basert vurderingsoppsett krever omhyggelig planlegging og klare retningslinjer. Følg disse skrittene for å bygge et robust LLM-as-a-Judge-vurderingssystem:

Step 1: Defining Evaluation Criteria

Start med å definere de spesifikke kvalitetene du ønsker LLM-en skal vurdere. Dine vurderingskriterier kan inkludere faktorer som:

• Relevans: Omhandler svaret direkte spørsmålet eller prompten?
• Tone: Er tonen passende for konteksten (f.eks. profesjonell, vennlig, konsis)?
• Nøyaktighet: Er informasjonen som leveres faktisk korrekt, spesielt i kunnskapsbaserte svar?

For eksempel, hvis du vurderer en chatbot, kan du prioritere relevans og nyttighet for å sikre at den gir nyttige og på saklig relevante svar. Hver kriterium bør være tydelig definert, da vagt definerte retningslinjer kan føre til inkonsistente vurderinger. Definering av enkle binære eller skalerte kriterier (som “relevant” vs. “irrelevant” eller en Likert-skala for nyttighet) kan forbedre konsistensen.

Step 2: Preparing the Evaluation Dataset

For å kalibrere og teste LLM-dommeren, trenger du en representativ datamengde med merket eksempler. Det er to hovedtilnærminger for å forberede denne datamengden:

1. Produksjonsdata: Bruk data fra din applikasjons historiske utdata. Velg eksempler som representerer typiske svar, dekkende et spekter av kvalitetsnivåer for hvert kriterium.
2. Syntetisk data: Hvis produksjonsdata er begrenset, kan du opprette syntetiske eksempler. Disse eksemplene bør mime den forventede responskarakteristikkene og dekke edge-cases for mer omfattende testing.

Når du har en datamengde, merker du den manuelt i henhold til dine vurderingskriterier. Denne merkte datamengden vil fungere som din grunntruth, og lar deg måle konsistensen og nøyaktigheten til LLM-dommeren.

Step 3: Crafting Effective Prompts

Prompt-engineering er avgjørende for å guide LLM-dommeren effektivt. Hver prompt bør være tydelig, spesifik og tilpasset dine vurderingskriterier. Under følger eksempler for hver type vurdering:

Pairwise Comparison Prompt

Du vil se to svar på samme spørsmål. Velg svaret som er mest nyttig, relevant og detaljert. Hvis begge svarene er like gode, marker dem som uavgjort.

<p>Spørsmål: [Insert spørsmål her]
Svar A: [Insert Svar A]
Svar B: [Insert Svar B]</p>

<p>Utdata: "Bedre svar: A" eller "Bedre svar: B" eller "Uavgjort"</p>

Direct Scoring Prompt

Vurdér følgende svar for høflighet. Et høflig svar er respektfullt, omsorgsfullt og unngår hardt språk. Returner "Høflig" eller "Uhøflig."

Svar: [Insert svar her]

<p>Utdata: "Høflig" eller "Uhøflig"</p>

Reference-Based Evaluation Prompt

Sammenlign følgende svar med den gitt referanse-svaret. Vurdér om svaret er faktisk korrekt og formidler samme mening. Merker som "Korrekt" eller "Ukorrekt."

<p>Referanse-svar: [Insert referanse-svar her]
Generert svar: [Insert generert svar her]</p>

<p>Utdata: "Korrekt" eller "Ukorrekt"</p>

Ved å lage promptr i denne måten, reduseres tvetydighet og muliggjør LLM-dommeren å forstå nøyaktig hvordan den skal vurdere hver respons. For å ytterligere forbedre prompt-klarheten, begrens omfanget av hver vurdering til en eller to kvaliteter (f.eks. relevans og detalj) i stedet for å blande flere faktorer i en enkelt prompt.

Step 4: Testing and Iterating

Etter å ha opprettet prompten og datamengden, vurderer du LLM-dommeren ved å kjøre den på din merkte datamengde. Sammenlign LLM-ens utdata med grunntruth-merkene du har tildelt for å sjekke konsistens og nøyaktighet. Nøkkelmetrikker for vurdering inkluderer:

• Presisjon: Prosenten av korrekte positive vurderinger.
• Recall: Prosenten av grunntruth-positiver som korrekt identifiseres av LLM-en.
• Nøyaktighet: Den totale prosenten av korrekte vurderinger.

Testing hjelper med å identifisere eventuelle inkonsistenser i LLM-dommerens prestasjon. For eksempel, hvis dommeren ofte mismerker nyttige svar som unyttige, kan du måtte finjustere vurderingsprompten. Start med et lite utvalg, og øk datamengdens størrelse mens du itererer.

I denne fasen, vurdér å eksperimentere med ulike prompt-strukturer eller å bruke flere LLM-er for kryssvalidering. For eksempel, hvis en modell har en tendens til å være verbos, prøv å teste med en mer konsis LLM-modell for å se om resultater sammenfaller mer med din grunntruth. Prompt-revisjoner kan inkludere justering av merker, forenkling av språk eller å bryte komplekse promptr inn i mindre, mer håndterbare promptr.

import pandas as pd
from huggingface_hub import InferenceClient

<p># Initialiser LLM-klienten med en spesifikk modell-repository
repo_id = &quot;mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1&quot;
llm_client = InferenceClient(model=repo_id, timeout=120)</p>

import pandas as pd
from datasets import load_dataset

<p># Last en eksempel-datamengde (erstatt med din datamengde)
data = load_dataset(&quot;your_dataset_id&quot;)[&quot;train&quot;]</p>

<p># Ekstraher relevante felt for vurdering
df = pd.DataFrame({
&#039;spørsmål&#039;: data[&#039;spørsmål_felt&#039;],
&#039;svar&#039;: data[&#039;svar_felt&#039;]
})
df.head()</p>

def evaluate_answer(spørsmål, svar):
# Opprett en prompt for å vurdere relevans og nøyaktighet
prompt = f"Vurdér svarets relevans og nøyaktighet:\nSpørsmål: {spørsmål}\nSvar: {svar}"
result = llm_client.text_generation(prompt=prompt, max_new_tokens=50)
return result

<p># Test funksjonen med et eksempel
spørsmål = &quot;Hvordan påvirker FEDs handlinger inflasjonen?&quot;
svar = &quot;Når FED kjøper obligasjoner, kan det føre til...&quot;
vurdering = evaluate_answer(spørsmål, svar)
print(&quot;LLM-vurdering:&quot;, vurdering)</p>

def evaluate_pairwise(spørsmål, svar_a, svar_b):
# Opprett en prompt for pairwise-sammenligning
prompt = (
f"Gitt spørsmålet under, bestem hvilket svar som er mest relevant og detaljert.\n\n"
f"Spørsmål: {spørsmål}\n\n"
f"Svar A: {svar_a}\n\n"
f"Svar B: {svar_b}\n\n"
"Velg det bedre svaret: A eller B."
)
result = llm_client.text_generation(prompt=prompt, max_new_tokens=10)
return result

<p># Eksempel på pairwise-sammenligning
spørsmål = &quot;Hva er effekten av FEDs obligasjonskjøp?&quot;
svar_a = &quot;FEDs handlinger kan øke pengemengden.&quot;
svar_b = &quot;FEDs obligasjonskjøp kan generelt øke inflasjonen.&quot;
sammenligning = evaluate_pairwise(spørsmål, svar_a, svar_b)
print(&quot;Bedre svar:&quot;, sammenligning)</p>