LLM som dommer til AI-evaluering

Introduktion

Efterhånden som kunstig intelligens udvikler sig, er evaluering af AI-systemer som chatbots blevet stadigt mere kritisk. Traditionelle metrikker har ofte svært ved at indfange kompleksitet og nuancer i naturligt sprog, hvilket har ført til fremkomsten af “LLM som dommer”—en metodologi, hvor én stor sprogmodel vurderer en anden AI’s output. Denne tilgang giver betydelige fordele i skalerbarhed og konsistens, med undersøgelser der viser op til 85% overensstemmelse med menneskelige vurderinger, omend der også er udfordringer som potentielle skævheder [1].

I denne omfattende guide udforsker vi, hvad LLM som dommer indebærer, ser på hvordan det fungerer, diskuterer de involverede metrikker og giver praktiske tips til at udforme effektive dommer-prompter. Vi demonstrerer også, hvordan man evaluerer AI-agenter med FlowHunt’s værktøjskasse, inklusive et detaljeret eksempel på vurdering af en kundesupport-chatbots præstation.

Hvad er LLM som dommer?

LLM som dommer indebærer at anvende en stor sprogmodel til at evaluere kvaliteten af output fra et andet AI-system, såsom en chatbot eller AI-agent. Denne metode er særligt effektiv for åbne opgaver, hvor traditionelle metrikker som BLEU eller ROUGE ikke fanger væsentlige nuancer som sammenhæng, relevans og kontekstuel hensigtsmæssighed. Tilgangen giver bedre skalerbarhed, omkostningseffektivitet og konsistens sammenlignet med menneskelige evalueringer, som kan være både tidskrævende og subjektive.

For eksempel kan en LLM-dommer vurdere, om en chatbots svar på en kundes forespørgsel udviser nøjagtighed og hjælpsomhed, og derved effektivt efterligne menneskelig vurdering gennem sofistikeret automatisering. Denne evne er uvurderlig ved evaluering af komplekse konversationelle AI-systemer, hvor flere kvalitetsdimensioner skal overvejes samtidigt.

Forskning viser, at LLM-dommere kan opnå op til 85% overensstemmelse med menneskelige evalueringer, hvilket gør dem til et overbevisende alternativ til vurderingsopgaver i stor skala [1]. Dog kan disse systemer udvise visse skævheder, såsom at foretrække ordrige svar eller vise præference for output fra lignende modeller (forskning antyder, at GPT-4 kan foretrække egne output med ca. 10%) [2]. Disse begrænsninger kræver omhyggelig promptdesign og lejlighedsvis menneskelig overvågning for at sikre pålidelighed og retfærdighed i evalueringen.

Sådan fungerer det

LLM som dommer-processen følger en systematisk tilgang, der omfatter flere nøgletrin:

1. Definer evalueringskriterier: Start med at identificere de specifikke kvaliteter, du skal vurdere, såsom nøjagtighed, relevans, sammenhæng, flydende sprog, sikkerhed, fuldstændighed eller tone. Disse kriterier bør stemme overens med dit AI-systems formål og driftskontekst.

2. Udform en dommer-prompt: Udarbejd en omfattende prompt, der klart instruerer LLM’en i, hvordan output skal vurderes. Denne prompt bør indeholde specifikke kriterier og kan inkludere eksempler for yderligere klarhed.

3. Giv input og output: Giv den dømmende LLM både det oprindelige input (f.eks. en brugerforespørgsel) og AI’ens tilsvarende output (som en chatbots svar) for at sikre fuld kontekstforståelse.

4. Modtag evaluering: LLM’en leverer en score, rangering eller detaljeret feedback baseret på dine definerede kriterier og giver dermed handlingsrettede indsigter til forbedring.

Evalueringsprocessen benytter typisk to primære tilgange:

Enkelt output-evaluering: LLM’en scorer et individuelt svar ved enten referenceløs evaluering (uden facit) eller referencebaseret sammenligning (mod forventet svar). For eksempel bruger G-Eval chain-of-thought prompting til at score svar for korrekthed og andre kvalitetsdimensioner [1].

Parvis sammenligning: LLM’en sammenligner to output og identificerer det bedste, hvilket især er nyttigt ved benchmarking af forskellige modeller eller promts. Denne metode minder om automatiserede versioner af LLM arena-konkurrencer [1].

Her er et eksempel på en effektiv dommer-prompt:

“Evaluer det følgende svar på en skala fra 1 til 5 for faktuel korrekthed og relevans i forhold til brugerens forespørgsel. Giv en kort forklaring på din vurdering. Forespørgsel: [forespørgsel]. Svar: [svar].”

Metrikker for LLM som dommer

De specifikke metrikker afhænger af dine evalueringsmål, men inkluderer oftest følgende dimensioner:

Disse metrikker kan scores numerisk (f.eks. skala 1-5) eller kategorisk (såsom relevant/ikke relevant). For Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemer kan yderligere specialiserede metrikker som kontekstrelevans eller troværdighed over for den givne kontekst også være relevante [2].

Den dømmende LLM’s egen præstation kan vurderes med etablerede metrikker som præcision, recall eller overensstemmelse med menneskelige vurderinger, især når dommerens pålidelighed skal valideres [2].

Tips og best practices til at skrive dommer-prompter

Effektive prompts er altafgørende for pålidelige evalueringer. Her er vigtige best practices inspireret af brancheindsigter [1, 2, 3]:

Vær specifik og præcis: Definér evalueringskriterierne klart med konkrete formuleringer. Brug f.eks. “Vurder faktuel korrekthed på en skala fra 1-5” frem for vage instruktioner.

Giv konkrete eksempler: Brug få-skud prompting ved at inkludere eksempler på både gode og dårlige svar for at guide LLM’ens forståelse af dine standarder.

Brug klart, utvetydigt sprog: Undgå tvetydige instruktioner, der kan føre til inkonsistent tolkning på tværs af forskellige vurderinger.

Balancér flere kriterier omhyggeligt: Hvis du vurderer flere dimensioner, specificér om du ønsker en samlet score eller separate scores for hvert kriterium for at sikre konsistens.

Inddrag relevant kontekst: Giv altid den oprindelige forespørgsel eller situationskontekst for at sikre, at vurderingen forbliver relevant i forhold til brugerens faktiske hensigt.

Modvirk aktivt bias: Undgå prompts, der utilsigtet favoriserer ordrige svar eller specifikke stilarter, medmindre dette er tilsigtet. Teknikker som chain-of-thought prompting eller systematisk bytning af positioner i parvise sammenligninger kan hjælpe med at reducere bias [1].

Anmod om struktureret output: Bed om scores i standardiserede formater som JSON for nem parsing og analyse af resultater.

Iterér og test løbende: Test dine prompts på små datasæt først og forfin dem ud fra de indledende resultater, før du skalerer op.

Fremelsk chain-of-thought ræsonnement: Bed LLM’en give trin-for-trin ræsonnement for mere nøjagtige og forklarende vurderinger.

Vælg den rette model: Vælg en LLM, der kan forstå og vurdere nuanceret, såsom GPT-4 eller Claude, afhængigt af dine krav [3].

Her er et eksempel på en velstruktureret prompt:

“Vurder det følgende svar fra 1 til 5 baseret på faktuel korrekthed og relevans for forespørgslen. Giv en kort forklaring på din vurdering. Forespørgsel: ‘Hvad er hovedstaden i Frankrig?’ Svar: ‘Hovedstaden i Frankrig er Florida.’”

Evaluering af AI-agenter i FlowHunt

FlowHunt er en omfattende no-code AI workflow-automatiseringsplatform, der gør det muligt for brugere at bygge, implementere og evaluere AI-agenter og chatbots gennem et intuitivt drag-and-drop interface [4]. Platformen understøtter problemfri integrationer med førende LLM’er som ChatGPT og Claude, og dens open source CLI-værktøjskasse tilbyder avancerede rapporteringsmuligheder, der er skræddersyet til evaluering af AI-flows [4].

Selvom specifik dokumentation for FlowHunt’s evalueringsværktøjskasse kan være begrænset, kan vi skitsere en generel proces baseret på lignende platforme og best practices:

1. Definér evalueringskriterier: Brug FlowHunt’s brugervenlige interface til at specificere centrale metrikker som nøjagtighed, relevans og fuldstændighed, der matcher dit specifikke use case.

2. Konfigurér den dømmende LLM: Opsæt en dømmende LLM i FlowHunt’s værktøjskasse, og vælg en model der understøtter struktureret output for ensartede og pålidelige evalueringer.

3. Kør omfattende evalueringer: Indsæt et nøje kurateret datasæt med brugerforespørgsler og forventede svar, og brug derefter værktøjskassen til at udføre evalueringer med LLM som dommer-funktionalitet.

4. Analysér og handl på resultaterne: Gennemgå scores og feedback i FlowHunt’s detaljerede rapporter for at identificere specifikke områder, der kræver forbedring.

FlowHunt’s no-code tilgang gør avanceret AI-evaluering tilgængelig for ikke-tekniske brugere, mens dens CLI-værktøjskasse sandsynligvis giver udviklere sofistikerede muligheder for automatisering af evalueringer og generering af omfattende rapporter [4].

Eksempel: Evaluering af en kundesupport-chatbot-flow

Lad os gennemgå et praktisk eksempel på evaluering af en kundesupport-chatbot for en e-handelswebsite med FlowHunt’s værktøjskasse.

Trin 1: Vælg en chatbot-flow

Scenario: En kundesupport-chatbot designet til at håndtere forespørgsler om ordrer, returneringer og forsendelser.

Eksempelinteraktioner:

• Bruger: “Jeg skal have hjælp til min ordre.”

• Bot: “Selvfølgelig, kan du oplyse dit ordrenummer?”

• Bruger: “Hvad er jeres returpolitik?”

• Bot: “Vores returpolitik tillader returneringer inden for 30 dage efter køb. Besøg venligst vores returside for flere detaljer.”

• Bruger: “Hvordan kan jeg spore min forsendelse?”

• Bot: “Du kan spore din forsendelse ved at indtaste dit trackingnummer på vores hjemmeside.”

Trin 2: Generér evalueringsdatasæt

Opret et omfattende datasæt af brugerforespørgsler parret med forventede svar:

Trin 3: Brug FlowHunt-værktøjskassen

Upload datasæt: Importér dit nøje forberedte datasæt i FlowHunt-platformen via de relevante dataindlæsningsværktøjer.

Vælg chatbot-flow: Vælg den specifikke kundesupport-chatbot-flow, du vil evaluere, blandt dine tilgængelige konfigurationer.

Definér evalueringskriterier: Konfigurér dine evalueringskriterier, såsom nøjagtighed og relevans, i FlowHunt’s intuitive interface for at sikre ensartede vurderinger.

Kør evaluering: Udfør den omfattende evalueringsproces, hvor værktøjskassen systematisk tester chatbotten med dit datasæt og anvender en LLM til at vurdere hvert svar ud fra dine kriterier.

Analysér resultater: Gennemgå nøje den detaljerede evalueringsrapport. Hvis chatbotten eksempelvis svarer “Det ved jeg ikke” til “Hvad er jeres returpolitik?”, vil LLM-dommeren sandsynligvis tildele en lav score for relevans og tydeligt påpege et område med behov for forbedring.

Denne systematiske proces sikrer, at din chatbot lever op til fastsatte ydelsesstandarder inden lancering til rigtige brugere, og reducerer risikoen for dårlige kundeoplevelser.

Konklusion

LLM som dommer udgør en transformativ tilgang til evaluering af AI-systemer og giver hidtil uset skalerbarhed og konsistens, som traditionelle menneskelige evalueringer ofte ikke kan matche. Ved at udnytte avancerede værktøjer som FlowHunt kan udviklere implementere denne metodologi for at sikre, at deres AI-agenter præsterer effektivt og konsekvent lever op til høje kvalitetsstandarder.

Succes med denne tilgang afhænger i høj grad af at udforme klare, objektive prompts og definere passende metrikker, der matcher dine specifikke use cases og mål. Efterhånden som AI-teknologien udvikler sig hurtigt, vil LLM som dommer uden tvivl spille en stadig vigtigere rolle i at opretholde høj ydelse, pålidelighed og brugertilfredshed på tværs af forskellige AI-applikationer.

Fremtiden for AI-evaluering ligger i den velovervejede kombination af automatiserede vurderingsværktøjer og menneskelig overvågning, så vores AI-systemer ikke blot præsterer teknisk godt, men også tilfører reel værdi for brugerne i virkelige scenarier.