LLM som dommer for AI-evaluering

Introduksjon

Etter hvert som kunstig intelligens utvikler seg, har evaluering av AI-systemer som chatboter blitt stadig viktigere. Tradisjonelle metrikker sliter ofte med å fange kompleksiteten og nyansene i naturlig språk, noe som har ført til fremveksten av “LLM som dommer”—en metodikk hvor én stor språkmodell vurderer utdataene til en annen AI. Denne tilnærmingen tilbyr betydelige fordeler når det gjelder skalerbarhet og konsistens, med studier som viser opptil 85 % samsvar med menneskelige vurderinger, selv om det finnes utfordringer som potensielle skjevheter [1].

I denne omfattende guiden skal vi utforske hva LLM som dommer innebærer, se på hvordan det fungerer, diskutere aktuelle metrikker og gi praktiske tips for å utforme effektive dommerprompt. Vi vil også vise hvordan du kan evaluere AI-agenter ved hjelp av FlowHunts verktøykasse, inkludert et detaljert eksempel på vurdering av ytelsen til en kundestøtte-chatbot.

Hva er LLM som dommer?

LLM som dommer innebærer å bruke en stor språkmodell for å evaluere kvaliteten på utdata fra et annet AI-system, for eksempel en chatbot eller AI-agent. Denne metodikken er spesielt effektiv for åpne oppgaver der tradisjonelle metrikker som BLEU eller ROUGE ikke fanger opp essensielle nyanser som sammenheng, relevans og kontekstuell hensiktsmessighet. Tilnærmingen gir bedre skalerbarhet, kostnadseffektivitet og konsistens sammenlignet med menneskelige vurderinger, som ofte kan være både tidkrevende og subjektive.

For eksempel kan en LLM-dommer vurdere om en chatbots svar på et kundespørsmål viser nøyaktighet og hjelpsomhet, og på den måten etterligne menneskelig vurdering gjennom avansert automatisering. Denne evnen er uvurderlig ved evaluering av komplekse konversasjonelle AI-systemer hvor flere kvalitetsdimensjoner må vurderes samtidig.

Forskning viser at LLM-dommere kan oppnå opptil 85 % samsvar med menneskelige vurderinger, noe som gjør dem til et attraktivt alternativ for storskala vurderingsoppgaver [1]. Likevel kan disse systemene vise visse skjevheter, som å foretrekke ordrike svar eller vise preferanse for utdata fra lignende modeller (forskning antyder at GPT-4 kan foretrekke sine egne utdata med ca. 10 %) [2]. Disse begrensningene krever nøye utforming av prompt og av og til menneskelig tilsyn for å sikre pålitelighet og rettferdighet i evalueringen.

Slik fungerer det

LLM som dommer-prosessen følger en systematisk tilnærming med flere sentrale steg:

1. Definer evalueringskriterier: Begynn med å identifisere de spesifikke egenskapene du skal vurdere, som nøyaktighet, relevans, sammenheng, flyt, sikkerhet, fullstendighet eller tone. Disse kriteriene bør stå i samsvar med formålet og konteksten til ditt AI-system.

2. Utform et dommerprompt: Utvikle et omfattende prompt som tydelig instruerer LLM om hvordan utdataene skal vurderes. Dette promptet bør inkludere spesifikke kriterier og kan gjerne inneholde eksempler for å gi klarere veiledning.

3. Gi input og output: Sørg for at dommer-LLM-en får både det opprinnelige innspillet (for eksempel et bruker-spørsmål) og AI-ens tilhørende svar (for eksempel chatbotens respons) for å sikre full kontekst.

4. Motta evaluering: LLM-en gir en poengsum, rangering eller detaljert tilbakemelding basert på dine forhåndsdefinerte kriterier, og gir handlingsrettede innspill til forbedring.

Evalueringsprosessen benytter vanligvis to hovedtilnærminger:

Enkeltoutput-evaluering: LLM-en gir poeng til et individuelt svar, enten via referanseløs evaluering (uten fasit) eller referansebasert sammenligning (mot forventet svar). For eksempel bruker G-Eval “chain-of-thought”-prompting for å vurdere svar på korrekthet og andre kvalitetsdimensjoner [1].

Parvis sammenligning: LLM-en sammenligner to utdata og identifiserer det beste, noe som er spesielt nyttig for benchmarking av ulike modeller eller prompt. Denne tilnærmingen ligner automatiserte versjoner av LLM arena-konkurranser [1].

Her er et eksempel på et effektivt dommerprompt:

“Vurder følgende svar på en skala fra 1 til 5 for faktisk korrekthet og relevans i forhold til brukerens spørsmål. Gi en kort forklaring på vurderingen din. Spørsmål: [spørsmål]. Svar: [svar].”

Metrikker for LLM som dommer

De spesifikke metrikker som benyttes avhenger av dine evalueringsmål, men omfatter vanligvis følgende dimensjoner:

Disse metrikker kan vurderes numerisk (med skalaer som 1-5) eller kategorisk (for eksempel relevant/ikke relevant). For Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemer kan ytterligere spesialiserte metrikker som kontekst-relevans eller troverdighet til gitt kontekst også være aktuelle [2].

Dommer-LLM-ens egen ytelse kan vurderes med etablerte metrikker som presisjon, recall eller samsvar med menneskelige vurderinger, spesielt når du skal validere påliteligheten til selve dommeren [2].

Tips og beste praksis for utforming av dommerprompt

Effektive prompt er helt avgjørende for å oppnå pålitelige evalueringer. Her er viktige beste praksiser hentet fra bransjeinnsikt [1, 2, 3]:

Vær spesifikk og presis: Definer evalueringskriteriene dine tydelig med konkrete formuleringer. Bruk for eksempel “Vurder faktisk korrekthet på en skala fra 1-5” fremfor vage instruksjoner.

Gi konkrete eksempler: Bruk få-skuddsprompting ved å inkludere eksempler på både gode og dårlige svar for å veilede LLM-ens forståelse av dine standarder.

Bruk klart og entydig språk: Unngå tvetydige instruksjoner som kan føre til inkonsistent tolkning på tvers av ulike evalueringer.

Balanser flere kriterier nøye: Når du vurderer flere dimensjoner, spesifiser om du ønsker én samlet poengsum eller separate poeng for hvert kriterium for å sikre konsistens.

Inkluder relevant kontekst: Gi alltid det opprinnelige spørsmålet eller situasjonskonteksten for å sikre at evalueringen er relevant for brukerens faktiske hensikt.

Motvirk skjevhet aktivt: Unngå prompt som utilsiktet favoriserer ordrike svar eller spesielle stiler, med mindre dette er tilsiktet. Teknikker som “chain-of-thought”-prompting eller systematisk bytting av posisjon i parvise sammenligninger kan bidra til å redusere skjevhet [1].

Be om strukturert output: Be om poengsummer i standardiserte formater som JSON for å lette analyse og videre behandling av resultatene.

Iterer og test kontinuerlig: Test promptene dine på små datasett først, og forbedre dem basert på de første resultatene før du skalerer opp.

Oppmuntre til chain-of-thought-resonnering: Be LLM-en gi trinnvis begrunnelse for mer presise og forklarbare vurderinger.

Velg riktig modell: Velg en LLM som har evne til nyansert forståelse og vurdering, som GPT-4 eller Claude, basert på dine behov [3].

Her er et eksempel på et godt strukturert prompt:

“Vurder følgende svar fra 1 til 5 basert på faktisk korrekthet og relevans i forhold til spørsmålet. Gi en kort forklaring på vurderingen din. Spørsmål: ‘Hva er hovedstaden i Frankrike?’ Svar: ‘Hovedstaden i Frankrike er Florida.’”

Evaluering av AI-agenter i FlowHunt

FlowHunt er en omfattende plattform for AI-arbeidsflytautomatisering uten kode, som gir brukere mulighet til å bygge, distribuere og evaluere AI-agenter og chatboter via et intuitivt dra-og-slipp-grensesnitt [4]. Plattformen støtter sømløs integrasjon med ledende LLM-er som ChatGPT og Claude, og dens åpen kildekode CLI-verktøykasse gir avanserte rapporteringsmuligheter spesielt utviklet for evaluering av AI-flyter [4].

Selv om dokumentasjonen om FlowHunts evalueringsverktøykasse kan være begrenset, kan vi skissere en generell prosess basert på lignende plattformer og beste praksis:

1. Definer evalueringskriterier: Bruk FlowHunts brukervennlige grensesnitt til å spesifisere viktige metrikker som nøyaktighet, relevans og fullstendighet som passer din brukssituasjon.

2. Konfigurer dommer-LLM: Sett opp en dommer-LLM i FlowHunts verktøykasse, og velg en modell som støtter strukturert output for konsistente og pålitelige evalueringer.

3. Kjør omfattende evalueringer: Legg inn et nøye utvalgt datasett med brukerhenvendelser og forventede svar, og bruk verktøykassen til å gjennomføre evalueringer med LLM som dommer-funksjonalitet.

4. Analyser og handle på resultatene: Gå nøye gjennom poengsummer og tilbakemeldinger i FlowHunts detaljerte rapporter for å identifisere områder som krever forbedring.

FlowHunts kodefrie tilnærming gjør avansert AI-evaluering tilgjengelig for ikke-tekniske brukere, mens CLI-verktøykassen trolig gir utviklere sofistikerte alternativer for å automatisere evalueringer og generere omfattende rapporter [4].

Eksempel: Evaluering av en kundestøtte-chatbot-flyt

La oss gå gjennom et praktisk eksempel på evaluering av en kundestøtte-chatbot for en nettbutikk ved hjelp av FlowHunts verktøykasse.

Steg 1: Velg en chatbot-flyt

Scenario: En kundestøtte-chatbot laget for å håndtere spørsmål om ordre, retur og forsendelser.

Eksempelinteraksjoner:

• Bruker: “Jeg trenger hjelp med bestillingen min.”

• Bot: “Selvfølgelig, kan du oppgi ordrenummeret ditt?”

• Bruker: “Hva er deres returpolicy?”

• Bot: “Vår returpolicy tillater retur innen 30 dager etter kjøp. Besøk vår returside for mer informasjon.”

• Bruker: “Hvordan kan jeg spore forsendelsen min?”

• Bot: “Du kan spore forsendelsen din ved å skrive inn sporingsnummeret ditt på vår nettside.”

Steg 2: Generer evalueringsdatasett

Lag et omfattende datasett med brukerhenvendelser og tilhørende forventede svar:

Steg 3: Bruk FlowHunt-verktøykassen

Last opp datasettet: Importer det nøye utvalgte datasettet til FlowHunt-plattformen ved å bruke riktige verktøy for datainntak.

Velg chatbot-flyt: Velg den spesifikke kundestøtte-chatbot-flyten du ønsker å evaluere blant dine tilgjengelige oppsett.

Definer evalueringskriterier: Konfigurer evalueringskriteriene dine, som nøyaktighet og relevans, i FlowHunts intuitive grensesnitt for å sikre konsekvent vurdering.

Kjør evalueringen: Start den omfattende evalueringsprosessen, der verktøykassen systematisk tester chatboten med datasettet og bruker en LLM til å vurdere hvert svar opp mot kriteriene dine.

Analyser resultatene: Gå nøye gjennom den detaljerte evalueringsrapporten. Hvis chatboten for eksempel svarer “Hva er deres returpolicy?” med “Jeg vet ikke”, vil LLM-dommeren trolig gi lav poengsum for relevans og tydelig vise et område som må forbedres umiddelbart.

Denne systematiske prosessen sikrer at chatboten din oppfyller definerte ytelsesstandarder før lansering til ekte brukere, og reduserer risikoen for dårlige kundeopplevelser.

Konklusjon

LLM som dommer representerer en banebrytende tilnærming til evaluering av AI-systemer, og gir enestående skalerbarhet og konsistens som tradisjonelle menneskelige vurderinger ofte ikke kan matche. Ved å benytte avanserte verktøy som FlowHunt kan utviklere implementere denne metodikken for å sikre at AI-agentene deres presterer effektivt og opprettholder høy kvalitet gjennomgående.

Suksess med denne tilnærmingen avhenger i stor grad av å utforme tydelige, upartiske prompt og definere relevante metrikker som er tilpasset dine spesifikke bruksområder og målsettinger. Etter hvert som AI-teknologien utvikler seg raskt, vil LLM som dommer utvilsomt spille en stadig viktigere rolle for å opprettholde høye standarder for ytelse, pålitelighet og brukertilfredshet på tvers av ulike AI-applikasjoner.

Fremtiden for AI-evaluering ligger i en gjennomtenkt kombinasjon av automatiserte vurderingsverktøy og menneskelig tilsyn, slik at AI-systemene våre ikke bare presterer teknisk godt, men også gir reell verdi til brukerne i praktiske situasjoner.