Técnicas e Desafios na Avaliação de Suas Aplicações de GenAI Usando LLM como Juiz
A IA está evoluindo rapidamente, com modelos de linguagem grandes (LLMs) agora adotados em diversos setores e ambientes de produção. À medida que essas aplicações alimentadas por LLMs se tornam mais disseminadas, precisamos garantir que suas saídas sejam precisas, confiáveis e imparciais. Os métodos tradicionais de avaliação humana muitas vezes ficam aquém, por serem demorados demais e inconsistentes para lidar com a complexidade e a escala dos LLMs modernos.
Uma abordagem promissora para esse desafio é usar LLMs como juízes para avaliar suas saídas. Ao aproveitar seus extensos dados de treinamento e compreensão contextual, os LLMs podem fornecer avaliações automatizadas, escaláveis e consistentes.
Em abril de 2024, Sourabh Agrawal, cofundador da UpTrain AI, falou no Unstructured Data Meetup organizado pela Zilliz sobre as dificuldades do mundo real na implementação de técnicas de LLM-as-a-judge. Ele discutiu estratégias-chave usadas tanto na indústria quanto na academia para tornar essas avaliações eficazes e demonstrou como a UpTrain AI avalia aplicações GenAI.
Neste blog, recapitularemos os principais pontos de Sourabh e exploraremos os aspectos práticos de empregar LLMs para avaliação. Se você quiser um mergulho mais profundo, recomendamos assistir à palestra de Sourabh no YouTube.
Avaliação de LLM - Por que isso importa?
Os LLMs transformaram a forma como geramos conteúdo e criamos aplicações. No entanto, apesar de seu poder, eles às vezes podem produzir respostas alucinatórias devido ao seu conhecimento pré-treinado limitado. Uma técnica popular para mitigar esse problema é a Retrieval Augmented Generation (RAG), que aprimora os LLMs fornecendo dados externos como contexto usando um banco de dados vetorial como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado).
Embora a RAG resolva efetivamente algumas das limitações dos LLMs, implantar essas aplicações em ambientes de produção para gerar valor de negócios tangível continua complexo. Isso exige incorporar mais tecnologias ao fluxo de trabalho para diversos propósitos, adicionando complexidade às aplicações e potenciais desafios na geração das respostas mais precisas e relevantes. Portanto, precisamos avaliar as saídas das aplicações alimentadas por LLMs e garantir que sejam corretas, precisas e de alta qualidade.
Quais métricas você deve usar para avaliar seus apps GenAI
Ao avaliar o desempenho dos LLMs, é importante focar em métricas-chave que ofereçam insights valiosos sobre suas capacidades. Essas métricas servem como benchmarks para medir a eficácia e orientar melhorias. Durante o meetup, Sourabh Agrawal destacou quatro métricas principais para avaliar o desempenho dos LLMs e discutiu metodologias para avaliá-las.
Qualidade da resposta: Uma boa resposta deve responder diretamente às perguntas do usuário, ser concisa sem informações desnecessárias e cobrir todos os aspectos da pergunta. Para avaliar a qualidade da resposta das suas aplicações de LLM, você deve verificar se a saída é relevante para o prompt, concisa e completa. Para se aprofundar, verifique se sua aplicação de LLM tem citações corretas ou segue instruções personalizadas.
Consciência de contexto é fundamental para aplicações de LLM que dependem de fontes de dados externas, também conhecidas como aplicações de geração aumentada por recuperação (RAG). Para avaliar aplicações RAG, você deve verificar se as informações recuperadas do banco de dados vetorial são precisas, relevantes e usadas de forma otimizada, sem alucinação; e se o LLM entende e usa corretamente o contexto recuperado para gerar respostas. Para se aprofundar nessa métrica, você também pode verificar se o modelo de embeddings dentro do pipeline RAG está bem ajustado.
Qualidade Conversacional: aplicações de LLM devem manter coerência e consistência em todas as interações em conversas de múltiplos turnos. As avaliações nesta categoria verificam se a consulta do usuário é resolvida e se o LLM retém adequadamente o contexto dos turnos anteriores, responde de forma lógica e permanece no tópico ao longo da conversa para garantir uma experiência de diálogo fluida e natural. Métodos avançados de avaliação analisam a coerência em conteúdos longos, como artigos ou conversas de múltiplos turnos. Por exemplo, Sourabh mencionou que o LLM não deve confundir "football" com "soccer" se o contexto for futebol americano.
Segurança: avaliações de segurança verificam se o LLM é suscetível a jailbreaks ou injeções de prompt que possam manipular seu comportamento. As avaliações de segurança também garantem que as saídas do modelo sejam apropriadas e que o sistema não seja utilizado indevidamente.
Usando LLMs como juízes para avaliar suas aplicações GenAI
Hoje, várias ferramentas e técnicas de avaliação estão disponíveis para analisar as saídas das suas aplicações GenAI, incluindo revisões humanas, metodologias de LLM-as-a-judge, sistemas automatizados de pontuação e muito mais. Embora as revisões humanas sejam confiáveis, muitas vezes não têm escalabilidade e podem ser inconsistentes devido a vieses subjetivos. Por outro lado, sistemas automatizados de pontuação oferecem consistência, mas podem não capturar a compreensão sutil necessária para certos tipos de conteúdo.
A abordagem LLM-as-a-judge avalia sistematicamente a relevância, a precisão e a qualidade geral das saídas da sua aplicação de LLM usando o próprio LLM ou um LLM separado como o "juiz." Os LLMs podem fornecer avaliações automatizadas, escaláveis e consistentes ao aproveitar seus extensos dados de treinamento e sua compreensão contextual. Essa metodologia permite que os desenvolvedores padronizem o processo de avaliação, identifiquem rapidamente áreas de melhoria, façam fine-tuning de seus modelos e garantam desempenho de alta qualidade, ao mesmo tempo minimizando o viés humano.
Durante o meetup, Sourabh discutiu duas técnicas principais para implementar avaliações LLM-as-a-judge, incluindo métodos baseados em prompts e baseados em ajuste.
Avaliações baseadas em prompts
Avaliações baseadas em prompts são fáceis de começar e normalmente aproveitam APIs de LLM de código fechado. Essa abordagem exige que você forneça ao LLM juiz um prompt com critérios específicos para a avaliação da resposta. Abaixo estão os quatro principais métodos para implementar avaliações baseadas em prompts.
Avaliações baseadas em pontuação: em avaliações baseadas em pontuação, o LLM juiz recebe um prompt para fornecer uma pontuação entre 1 e 10 para aspectos específicos de uma resposta, como relevância ou completude. Embora seja fácil de implementar, esse método pode ser inconsistente devido aos vieses inerentes dos LLMs.
Avaliações baseadas em classificação: avaliações baseadas em classificação transformam a pontuação em categorias como bom, mediano ou ruim. Essa abordagem reduz a variabilidade e melhora a confiabilidade ao fornecer critérios claros para cada categoria.
Comparação pareada: a comparação pareada apresenta ao LLM juiz duas respostas e pede que ele escolha a melhor. Esse método é útil para comparações diretas, mas pode introduzir viés de posição, em que a ordem das respostas influencia a avaliação.
Técnicas de Ensemble: Técnicas de ensemble usam múltiplos LLMs juízes ou múltiplos métodos de avaliação para avaliar respostas. Agregar os resultados de vários modelos pode mitigar vieses individuais e melhorar a precisão. Técnicas como votação majoritária ou prompting de cadeia de pensamento são comuns em avaliações de ensemble.
Avaliações Baseadas em Ajuste Fino
Avaliações baseadas em ajuste fino aproveitam LLMs de código aberto, como os da HuggingFace, como juiz e os ajustam finamente para tarefas de avaliação específicas. Esse método permite maior controle e personalização, tornando-o mais econômico e adequado para casos de uso específicos. Ao ajustar finamente modelos para atuarem como avaliadores, os desenvolvedores podem garantir que os modelos sejam bem adequados aos requisitos únicos de suas aplicações.
Desafios Associados ao Uso de LLMs como Juiz
Construir avaliações confiáveis para aplicações de LLM é tão desafiador quanto desenvolver essas aplicações. Embora aproveitar LLMs como juízes para avaliar as saídas de suas aplicações forneça escalabilidade e consistência, isso também traz desafios e complexidades que exigem gerenciamento cuidadoso.
Vieses em Avaliações de LLM
Viés de Ordem: LLMs podem ser influenciados pela ordem em que as informações são apresentadas. Por exemplo, se uma resposta é mostrada no topo e outra na parte inferior, o modelo pode favorecer a que está no topo. Esse viés pode levar a avaliações injustas.
Viés Egocêntrico: LLMs frequentemente tendem a favorecer suas próprias saídas geradas. Quando solicitados a julgar respostas, eles podem avaliar suas próprias respostas com notas mais altas do que as de outros modelos. Esse tratamento autopreferencial pode distorcer os resultados e reduzir a imparcialidade da avaliação.
Viés de Comprimento: Alguns modelos preferem respostas mais longas e mais detalhadas, enquanto outros preferem respostas concisas. Essa preferência pode impactar a qualidade percebida da resposta, independentemente de sua relevância ou precisão.
Problemas de Consistência
Garantir que as avaliações sejam consistentes em múltiplas execuções é um dos principais desafios. Devido à sua variabilidade inerente, LLMs podem produzir pontuações diferentes para a mesma resposta em execuções diferentes.
Falta de Conhecimento Específico de Domínio
Para fornecer avaliações precisas, LLMs precisam entender o domínio específico que estão avaliando, incluindo a terminologia, o contexto e as nuances da área. Sem esse conhecimento, as avaliações podem deixar passar aspectos críticos da resposta.
As avaliações de LLM devem ser adaptáveis a diferentes contextos e personas de usuários. Uma resposta que é apropriada em um contexto pode não ser em outro. Adaptar avaliações para corresponder aos requisitos e expectativas específicos de diferentes grupos de usuários é essencial para avaliações precisas.
Avaliação de Respostas Complexas
Para garantir uma avaliação completa e precisa, é essencial dividir respostas complexas em componentes menores e mais gerenciáveis. Essa abordagem permite uma avaliação detalhada de cada parte, aprimorando o processo geral de avaliação. No entanto, ela também aumenta a complexidade da própria avaliação.
Avaliar conversas de múltiplos turnos introduz uma camada adicional de dificuldade. O LLM juiz deve reter o contexto de interações anteriores e manter a coerência ao longo do diálogo. Enfrentar esse desafio exige técnicas de avaliação sofisticadas que gerenciem efetivamente a retenção de contexto e garantam um fluxo de conversa contínuo.
Preocupações de Segurança e Proteção
LLMs podem ser vulneráveis a injeções de prompt e jailbreaks, em que entradas maliciosas manipulam o comportamento do modelo. Detectar e mitigar essas ameaças de segurança é crucial para avaliações seguras e confiáveis.
Custo das Avaliações
Avaliar saídas de LLM pode consumir muitos recursos. Equilibrar o custo das avaliações com a necessidade de precisão é um desafio significativo.
Como Lidar com Essas Limitações?
Como usar LLMs como juízes para avaliar suas aplicações de LLM tem limitações, como podemos abordá-las? Sourabh compartilhou suas estratégias durante o Unstructured Data Meetup.
Avaliações Objetivas
As avaliações devem ser o mais objetivas possível. Essa estratégia ajuda a reduzir vieses e fornece uma base consistente para julgar as saídas de LLMs. Os desenvolvedores podem criar uma linha de base padrão que forneça julgamentos consistentes e confiáveis ao estabelecer critérios de avaliação claros e mensuráveis.
Verificação de Concisão
Para avaliar a concisão, divida as respostas em subpartes significativas. Cada parte deve ser verificada individualmente para ver se responde diretamente à consulta do usuário. A pontuação final é então calculada como a razão entre as partes relevantes dividida pelo total de partes, garantindo uma avaliação completa e precisa.
Estratégia de Avaliação
Sourabh também recomendou usar um sistema de avaliação com opções "SIM, NÃO, TALVEZ". Essa abordagem fornece uma avaliação mais clara e mais sutil em comparação com uma simples escolha binária, abordando os casos extremos em que as respostas não se enquadram nos extremos.
Avaliações Econômicas
Para gerenciar custos, aproveite LLMs mais baratos tanto quanto possível. Os desenvolvedores podem manter a eficiência de custos sem comprometer a qualidade da avaliação usando modelos menos caros para avaliações iniciais e reservando modelos de alto custo para casos críticos ou ambíguos.
Ajuste Fino Específico de Domínio
Fazer o ajuste fino do seu LLM juiz funciona melhor do que usar um modelo geral para domínios específicos. Ajustar modelos para áreas específicas, como jurídica ou médica, garante que as avaliações sejam mais precisas e relevantes para o contexto específico.
Usando Avaliações para Impulsionar Melhorias: Pós-Produção
As avaliações de LLM são importantes para identificar casos de falha e pontos cegos em aplicações de LLM, especialmente quando elas já estão em produção. Sourabh forneceu boas práticas para usar avaliações a fim de impulsionar a melhoria contínua pós-produção.
Execute avaliações-chave para monitorar o desempenho, pois os custos de avaliação podem aumentar.
Selecione casos de falha e realize uma análise de causa raiz sobre eles. Essa abordagem ajuda você a entender por que certas respostas falham e o que pode ser melhorado.
Determine se o problema está relacionado a recuperação, utilização, citação ou consultas de usuário pouco claras. Essa análise detalhada permite melhorias direcionadas, garantindo que suas aplicações de LLM se tornem mais robustas e confiáveis ao longo do tempo.
Como Usar o UpTrain AI para Avaliar Suas Aplicações de LLM
No final, Sourabh apresentou o UpTrain AI, um framework de código aberto para avaliar aplicações de LLM. Usando pip, os desenvolvedores podem instalar o UpTrain e definir modelos de avaliação usando chaves de API da OpenAI ou da Hugging Face.
O processo de avaliação com o UpTrain AI inclui definir conjuntos de dados com perguntas, contexto e respostas e então executar avaliações de precisão, completude, concisão e qualidade da conversa. O UpTrain fornece pontuações e explicações, dividindo respostas longas em subpartes e avaliando cada uma para obter uma medida mais objetiva de concisão.
O painel do UpTrain registra todos os dados, permitindo a comparação de modelos e prompts e o monitoramento do desempenho. Ele ajuda a identificar casos de falha e analisar causas raiz para apontar problemas de recuperação, utilização ou citação.
A interface do painel do UpTrain
A interface do painel do UpTrain
Para saber mais sobre o UpTrain, você pode visitar seu projeto no GitHub. Você também pode assistir à reprise da palestra de Sourabh no YouTube e seguir a abordagem passo a passo que ele demonstrou durante o Unstructured Data Meetup.
Conclusão
Desenvolver aplicações de LLM confiáveis e eficazes não é fácil e traz muitos desafios, incluindo vieses, consistência e falta de conhecimento específico do domínio. Ajustar finamente seu LLM para tarefas específicas ou aproveitar um banco de dados vetorial como Milvus para fornecer ao seu LLM conhecimento externo são métodos populares para corrigir esses problemas.
No entanto, também é essencial empregar técnicas e ferramentas de avaliação eficazes para garantir que as saídas dos LLMs sejam precisas e significativas e para refinar as aplicações de LLM com base nos resultados da avaliação. A abordagem LLM como juiz é uma técnica popular que pode cumprir esse papel, oferecendo escalabilidade e consistência. Ferramentas como UpTrain AI e muitos outros frameworks como TruLens também desempenham um papel crucial no aprimoramento das avaliações de LLMs, tornando o processo mais eficiente e confiável.
Leitura adicional
Consulte os seguintes recursos se quiser se aprofundar nas avaliações de LLMs.
Palestra de Sourabh Agrawal no YouTube.
Avaliações para Geração Aumentada por Recuperação: TruLens + Milvus
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