LLM-as-a-judgeを用いたGenAIアプリケーションの評価手法と課題
AIは急速に進化しており、大規模言語モデル(LLMs)は今や様々な業界や生産環境で採用されている。このようなLLMを利用したアプリケーションが普及するにつれ、その出力が正確で、信頼性が高く、偏りのないものであることを保証しなければなりません。従来の人間による評価手法では、最新のLLMの複雑さと規模を扱うには時間がかかりすぎ、一貫性がないため、不十分であることがよくあります。
この課題に対する有望なアプローチの1つは、LLMを判定者として使用してその出力を評価することである。LLMの豊富な訓練データと文脈理解を活用することで、自動化された、スケーラブルで一貫性のある評価を提供することができる。
2024年4月、UpTrain AIの共同創設者であるSourabh Agrawalは、Zilliz主催のUnstructured Data Meetupで、LLM-as-a-judgeテクニックを実装する現実世界の困難について講演した。彼は、これらの評価を効果的にするために産業界と学界の両方で使用されている主要な戦略について議論し、UpTrain AIがGenAIアプリケーションを評価する方法を実演した。
このブログでは、Sourabh氏の重要なポイントをまとめ、評価にLLMを採用することの実際を探ります。より深く知りたい方は、Sourabh氏の講演をYouTubeでご覧になることをお勧めします。
LLM評価 - なぜ重要なのか？LLMは、私たちがコンテンツを生成し、アプリケーションを構築する方法を変えました。しかし、その強力さにもかかわらず、事前に訓練された知識が限られているため、時には幻覚的な回答を生み出すことがある。この問題を軽減する一般的なテクニックの一つがRetrieval Augmented Generation(RAG)である。これは、MilvusやZilliz Cloud(管理されたMilvus)のようなベクトルデータベースを使って、外部データをコンテキストとして提供することでLLMを強化するものである。
RAGはLLMの欠点のいくつかに効果的に対処しているが、具体的なビジネス価値のためにこれらのアプリケーションを本番環境に展開するのは依然として複雑である。それは、様々な目的のためにワークフローに多くの技術を組み込むことを必要とし、アプリケーションに複雑さと、最も正確で適切な答えを生成する上での潜在的な課題を追加する。したがって、LLMを利用したアプリケーションの出力を評価し、それらが正しく正確で高品質であることを確認しなければならない。
GenAIアプリケーションを評価するためにどのような指標を使うべきか
LLMのパフォーマンスを評価する際には、その能力に関する貴重な洞察を提供する主要なメトリクスに注目することが重要です。これらのメトリクスは、有効性を測定し、改善を導くためのベンチマークとして機能します。ミートアップの中で、Sourabh Agrawal氏はLLMのパフォーマンスを評価するための4つの主要なメトリクスを強調し、それらを評価するための方法論について議論しました。
レスポンスの質：良い回答は、ユーザーの質問に直接答え、不必要な情報がなく簡潔で、質問のすべての側面をカバーしている必要があります。LLMアプリケーションの応答品質を評価するには、出力がプロンプトに関連しているか、簡潔であるか、完全であるかをチェックする必要があります。さらに深く掘り下げるには、LLM申請書の引用が正しいか、カスタムの指示に従っているかをチェックします。
コンテキスト認識は、検索拡張世代（RAG）アプリケーションとしても知られる、外部データソースに依存するLLMアプリケーションにとって非常に重要です。RAGアプリケーションを評価するには、ベクターデータベースから検索された情報が正確で、関連性があり、幻覚を見ずに最適に使用されているかどうか、そしてLLMが検索されたコンテキストを正しく理解し、応答を生成するために使用しているかどうかをチェックする必要があります。この指標をより深く掘り下げるには、RAGパイプライン内のエンベッディングモデルがうまく調整されているかどうかをチェックすることもできます。
会話の質：LLMアプリケーションは、マルチターンの会話におけるすべてのインタラクションにおいて、一貫性と一貫性を維持する必要があります。このカテゴリの評価では、ユーザーのクエリが解決され、LLMが前のターンからのコンテキストを適切に保持し、論理的に応答し、スムーズで自然な対話体験を保証するために会話全体を通してトピックにとどまるかどうかをチェックします。高度な評価方法は、記事や複数ターンの会話のような長文のコンテンツ全体の一貫性を評価します。例えば、Sourabh氏は、文脈がアメリカンフットボールである場合、LLMは「フットボール」と「サッカー」を混同すべきではないと述べました。
安全性：安全性評価では、LLMがジェイルブレイクやプロンプトインジェクションの影響を受けやすいかどうかをチェックします。安全性評価では、モデルの出力が適切で、システムが悪用されないことも確認する。
GenAIアプリケーションを評価するジャッジとしてLLMを使う
今日、GenAIアプリケーションのアウトプットを評価するために、人間によるレビュー、LLMをジャッジとする方法論、自動採点システムなど、様々な評価ツールやテクニックが利用可能です。人間によるレビューは信頼できる反面、拡張性に欠けることが多く、主観的なバイアスにより一貫性を欠くことがあります。一方、自動採点システムは一貫性を提供しますが、特定のタイプのコンテンツに必要なニュアンス的な理解が得られない場合があります。
LLM-as-a-judgeアプローチは、LLM自体または別のLLMを "裁判官 "として、LLMアプリケーションのアウトプットの関連性、正確性、総合的な品質を体系的に評価します。LLMは、その豊富なトレーニングデータと文脈理解を活用することで、自動化された、スケーラブルで一貫性のある評価を提供することができます。この方法論により、開発者は評価プロセスを標準化し、改善すべき領域を迅速に特定し、モデルを微調整し、人間のバイアスを最小限に抑えながら高品質のパフォーマンスを確保することができます。
ミートアップの中で、Sourabh氏はLLM-as-a-judge評価を実装するための2つの主要なテクニックについて議論した。
プロンプトベースの評価
プロンプトベースの評価は簡単に始めることができ、一般的にクローズドソースのLLM APIを活用します。このアプローチでは、応答評価のための特定の基準で判定LLMをプロンプトする必要があります。以下は、プロンプトベースの評価を実装するための4つの主要な方法です。
スコアベースの評価：スコアベースの評価：スコアベースの評価では、審査員LLMは、関連性や完全性など、回答の特定の側面について1～10のスコアを提供するよう促されます。実施するのは簡単ですが、この方法はLLM固有のバイアスのために一貫性がない場合があります。
分類ベースの評価**：分類に基づく評価は、採点を「良い」「平均的」「悪い」に分類します。このアプローチは、各カテゴリーに明確な基準を設けることで、ばらつきを減らし、信頼性を向上させます。
一対比較一対比較は、審査員LLMに2つの回答を提示し、より良い方を選択するよう求める。この方法は直接的な比較には有用ですが、回答の順序が評価に影響するような位置の偏りが生じる可能性があります。
アンサンブル技法アンサンブル手法**：アンサンブル手法では、複数の判定LLMまたは複数の評価手法を使用して回答を評価します。さまざまなモデルの結果を集約することで、個々のバイアスを緩和し、精度を向上させることができます。多数決や思考連鎖プロンプトのようなテクニックは、アンサンブル評価では一般的です。
チューニングベースの評価
チューニングベースの評価では、HuggingFace のようなオープンソースの LLM をジャッジとして活用し、特定の評価タスク用に微調整します。この方法は、より大きな制御とカスタマイズを可能にし、費用対効果が高く、特定のユースケースに適しています。評価者として機能するようにモデルを微調整することで、開発者は、モデルがアプリケーション固有の要件に適していることを確認することができます。
LLMを判定に使用する際の課題
LLMアプリケーションの信頼できる評価を構築することは、アプリケーションを開発するのと同じくらい難しいことです。LLMをジャッジとして活用し、アプリケーションのアウトプットを評価することは、スケーラビリティと一貫性を提供する一方で、慎重な管理を必要とする課題や複雑さももたらします。
LLM評価におけるバイアス
順序のバイアス：* LLMは、情報が提示される順序によって影響を受ける可能性があります。例えば、ある回答が一番上に表示され、別の回答が一番下に表示された場合、モ デルは一番上に表示された回答を優先するかもしれません。このバイアスは不公平な評価につながる可能性があります。
エゴセントリック・バイアス： LLMはしばしば、自分自身が生成した出力を好む傾向がある。回答を判断するよう求められると、他のモデルの回答よりも自分の回答を高く評価することがあります。このような自己優遇的な扱いは、結果を歪め、評価の公平性を低下させる可能性がある。
長さバイアス：* モデルによっては、長くて詳細な回答を好むものもあれば、簡潔な回答を好むものもあります。このような嗜好は、関連性や正確さに関係なく、回答の質の評価に影響を与える可能性があります。
一貫性の問題
複数回の実施において評価が一貫していることを保証することは、重要な課題の1つです。LLMには固有のばらつきがあるため、同じレスポンスでも実行によって異なるスコアが得られる可能性があります。
ドメイン固有の知識の欠如
正確な評価を提供するためには、LLMは評価する特定の領域（その分野の用語、文脈、ニュアンスを含む）を理解する必要がある。このような知識がなければ、評価は対応の重要な側面を見逃してしまうかもしれない。
LLMの評価は、異なる文脈やユーザーペルソナに適応できなければなりません。ある文脈では適切な回答でも、別の文脈ではそうでないかもしれない。正確な評価を行うためには、異なるユーザーグループ特有の要件や期待に合わせて評価を調整することが不可欠である。
複雑な応答の評価
徹底的で正確な評価を行うには、複雑な回答をより小さく、管理しやすい要素に分解することが不可欠です。このアプローチにより、各部分の詳細な評価が可能になり、評価プロセス全体が向上します。ただし、評価自体の複雑さも増します。
複数ターンの会話を評価することは、さらなる難しさをもたらします。ジャッジLLMは、以前の対話の文脈を保持し、対話全体を通して一貫性を維持しなければならない。この課題に対処するには、コンテキストの保持を効果的に管理し、シームレスな会話の流れを保証する高度な評価技術が必要です。
安全性とセキュリティに関する懸念
LLMは、悪意のある入力がモデルの動作を操作するプロンプトインジェクションやジェイルブレイクに対して脆弱である可能性があります。このようなセキュリティ上の脅威を検出し、軽減することは、安全で信頼性の高い評価を行う上で非常に重要です。
評価のコスト
LLMのアウトプットを評価することは、多大なリソースを必要とする。評価のコストと精度の必要性のバランスをとることは、重要な課題である。
これらの限界にどう対処するか？
LLMアプリケーションを評価するためにLLMを審査員として使うことには限界がある。Sourabh氏はUnstructured Data Meetupで彼の戦略を共有した。
客観的評価
評価は可能な限り客観的であるべきだ。この戦略は、バイアスを減らし、LLMのアウトプットを判断するための一貫した基準を提供するのに役立ちます。開発者は、明確で測定可能な評価基準を設定することで、一貫性のある信頼できる判定を提供する標準的なベースラインを作成することができます。
簡潔性のチェック
簡潔さを評価するには、回答を意味のあるサブパートに分割します。各パートを個別にチェックし、ユーザーのクエリに直接答えているかどうかを確認します。最終的なスコアは、関連性のある部分を全体の部分で割った比率として計算され、徹底的で正確な評価が保証されます。
採点戦略
Sourabh氏はまた、「YES、NO、MAYBE」の選択肢を持つ採点システムの使用を推奨した。このアプローチは、単純な二者択一に比べて、より明確でニュアンスのある評価を提供し、回答が両極端に分類されないエッジケースに対処します。
費用対効果の高い評価
コストを管理するために、できるだけ安価なLLMを活用しましょう。初期評価には安価なモデルを使用し、重要なケースや曖昧なケースには高コストのモデルを使用することで、評価の質を落とすことなくコスト効率を維持することができます。
ドメイン固有の微調整
ジャッジ LLM のファインチューニングは、特定のドメインに対して一般的なモデルを使用す るよりも効果的です。法律や医療のような特定の分野のためにモデルを微調整することで、評価がより正確で、特定のコンテキストに関連したものになります。
改善を推進するための評価の利用ポストプロダクション
LLM評価は、LLMアプリケーションの失敗例や盲点を特定するために重要である。Sourabh氏は、本番後の継続的な改善を推進するために評価を使用するためのベストプラクティスを提供した。
1.評価コストが増大する可能性があるため、主要な評価を実施してパフォーマンスを監視する。
2.失敗事例を選択し、その根本原因分析を行う。このアプローチは、特定の対応がなぜ失敗するのか、何を改善すればよいのかを理解するのに役立つ。
3.問題が検索、利用、引用、または不明確なユーザークエリに関連しているかどうかを判断します。この詳細な分析により、的を絞った改善が可能になり、LLMアプリケーションの堅牢性と信頼性が長期的に向上します。
##LLMアプリケーションの評価にUpTrain AIを使用する方法
最後にSourabh氏は、LLMアプリケーションを評価するためのオープンソースのフレームワークであるUpTrain AIを紹介した。開発者はpipを使ってUpTrainをインストールし、OpenAIやHugging FaceのAPIキーを使って評価モデルを定義することができる。
UpTrain AIによる評価プロセスには、質問、コンテキスト、回答を含むデータセットを定義し、正確性、完全性、簡潔性、会話の質の評価を実行することが含まれます。UpTrainはスコアと説明を提供し、長い回答をサブパートに分解し、簡潔さをより客観的に測定するためにそれぞれを評価する。
UpTrainのダッシュボードはすべてのデータを記録し、モデルとプロンプトの比較やパフォーマンスのモニタリングを可能にします。失敗例を特定し、根本原因を分析して、検索、利用、引用の問題を突き止めるのに役立ちます。
UpTrainダッシュボードのインターフェース](https://assets.zilliz.com/The_interface_of_the_Up_Train_dashboard_85debe5083.png)
UpTrainダッシュボードのインターフェース
UpTrainについてもっと知りたい方は、GitHubプロジェクトをご覧ください。また、YouTubeでのSourabhの講演のリプレイを見たり、Unstructured Data Meetupで彼が実演したステップバイステップのアプローチに従うこともできる。
結論
信頼性が高く効果的なLLMアプリケーションを開発することは容易ではなく、バイアス、一貫性、ドメイン固有の知識の欠如など多くの課題がある。特定のタスクのためにLLMを微調整したり、Milvusのようなベクトルデータベースを活用してLLMに外部の知識を提供することは、これらの問題を解決するための一般的な方法である。
しかし、LLMの出力が正確で意味のあるものであることを保証し、評価結果に基づいてLLMアプリケーションを改良するためには、効果的な評価技術やツールを採用することも不可欠です。LLM-as-a-judgeアプローチは、スケーラビリティと一貫性を提供し、この役割を果たすことができる一般的な手法である。UpTrain AIや、TruLensのような他の多くのフレームワークのようなツールも、LLM評価を強化する上で重要な役割を果たし、プロセスをより効率的で信頼性の高いものにします。
参考文献
LLM評価をより深く学びたい場合は、以下のリソースを学んでください。
YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=W0mp90QhQTE&list=PLPg7_faNDlT7SC3HxWShxKT-t-u7uKr--&index=2)でのSourabh Agrawal氏の講演。
検索拡張世代の評価: TruLens + Milvus](https://zilliz.com/blog/evaluations-for-retrieval-augmented-generation-trulens-milvus)
検索拡張世代(RAG)の探求]：チャンキング、LLM、そして評価 ](https://zilliz.com/blog/exploring-rag-chunking-llms-and-evaluations)
本番への道：LLMアプリケーションの評価と観測可能性](https://zilliz.com/blog/path-to-production-llm-system-evaluations-and-observability)
ラガを用いたRAG評価](https://zilliz.com/blog/rag-evaluation-using-ragas)
検索拡張世代（RAG）アプリケーションの評価方法 ](https://zilliz.com/blog/how-to-evaluate-retrieval-augmented-generation-rag-applications)
ベンチマークベクターデータベースのパフォーマンス：テクニックと洞察](https://zilliz.com/learn/benchmark-vector-database-performance-techniques-and-insights)
RAGとは何か ](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
Fariba LaiqDescription: Fariba Laiq is a freelance content writer at Zilliz. She has studied Computer Science, been a coding instructor, and published research papers in the domain of AI and cyber-security. She is passionate about learning more about LLMs and vector databases in the ever evolving era of AI. Along with technical skills, she is also a self-taught artist.
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