LLM-as-a-Judge: A Scalable Solution for Evaluating Language Models Using Language Models – Hobicode
Administrator
Question: [Insert question here]
Response: [Insert response here]
Output: Politeness Score (e.g., 4 out of 5)
Reference-Based Evaluation Prompt
Compare the following response to the reference document provided. Consider accuracy, relevance, and alignment with the source material.
Question: [Insert question here]
Reference: [Insert reference document here]
Response: [Insert response here]
Output: Alignment Score (e.g., 3 out of 5)
Step 4: Implementing Feedback Mechanisms
To improve the LLM judge’s performance over time, establish a feedback loop that incorporates human review. When discrepancies arise between the LLM’s evaluation and human judgment, use these instances to refine the evaluation criteria or prompt design. Regularly update the LLM’s training data with new examples to enhance its ability to assess text accurately.
By following these steps, you can create a scalable evaluation framework using LLMs as judges. This approach offers a cost-effective, efficient way to evaluate language models with nuanced criteria, making it a valuable tool for improving AI systems in various applications. Whether assessing chatbot responses, code generation outputs, or summarization results, LLM-as-a-Judge provides a reliable method for monitoring and enhancing model performance. Judul: LLM sebagai Hakim: Solusi yang Dapat Ditingkatkan untuk Menilai Model Bahasa Menggunakan Model Bahasa
Gambar: [Masukkan gambar yang sesuai dengan judul artikel]
Dalam dunia perkembangan teknologi yang semakin pesat, evaluasi model bahasa menjadi semakin penting untuk memastikan kualitas dan konsistensi dalam penggunaan artificial intelligence (AI). Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah LLM (Large Language Model) sebagai hakim, yang dapat memberikan penilaian terhadap respons yang dihasilkan oleh model bahasa menggunakan model bahasa yang sama.
Langkah 1: Membuat Prompt Evaluasi yang Jelas
Langkah pertama dalam menggunakan LLM sebagai hakim adalah membuat prompt evaluasi yang jelas dan terstruktur. Prompt evaluasi ini akan menjadi panduan bagi LLM dalam mengevaluasi respons yang diberikan oleh model bahasa. Contoh prompt evaluasi yang dapat digunakan adalah sebagai berikut:
Data:
Return “Polite” or “Impolite.”
Response: [Masukkan respons di sini]
Output: “Polite” atau “Impolite”
Prompt Evaluasi Berbasis Referensi
Bandingkan respons yang diberikan dengan jawaban referensi yang disediakan. Evaluasi apakah respons tersebut secara faktual benar dan menyampaikan makna yang sama. Beri label “Benar” atau “Salah.”
Jawaban Referensi: [Masukkan jawaban referensi di sini]
Respons yang Dihasilkan: [Masukkan respons yang dihasilkan di sini]
Output: “Benar” atau “Salah”
Dengan cara ini, LLM dapat lebih mudah memahami bagaimana mengevaluasi setiap respons yang diberikan. Untuk meningkatkan kejelasan prompt, batasi cakupan setiap evaluasi hanya pada satu atau dua kualitas (misalnya, relevansi dan detail) daripada mencampurkan faktor-faktor yang berbeda dalam satu prompt.
Langkah 2: Pengujian dan Iterasi
Setelah membuat prompt dan dataset, evaluasi LLM dengan menjalankannya pada dataset yang telah dilabeli. Bandingkan output LLM dengan label kebenaran yang telah Anda tetapkan untuk memeriksa konsistensi dan akurasi. Metrik kunci untuk evaluasi meliputi:
Presisi: Persentase evaluasi positif yang benar.
Recall: Persentase positif kebenaran yang diidentifikasi dengan benar oleh LLM.
Akurasi: Persentase keseluruhan evaluasi yang benar.
Pengujian membantu mengidentifikasi setiap inkonsistensi dalam kinerja LLM sebagai hakim. Misalnya, jika hakim sering salah menilai respons yang membantu sebagai tidak membantu, Anda mungkin perlu menyempurnakan prompt evaluasi. Mulailah dengan sampel kecil, kemudian tingkatkan ukuran dataset seiring dengan iterasi.
Pada tahap ini, pertimbangkan untuk bereksperimen dengan struktur prompt yang berbeda atau menggunakan beberapa LLM untuk validasi silang. Misalnya, jika satu model cenderung panjang lebar, coba uji dengan model LLM yang lebih ringkas untuk melihat apakah hasilnya lebih sesuai dengan kebenaran yang Anda tentukan. Revisi prompt mungkin melibatkan penyesuaian label, penyederhanaan bahasa, atau bahkan memecah prompt yang kompleks menjadi prompt yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola.
Implementasi Kode: Menggunakan LLM sebagai Hakim
Bagian ini akan memandu Anda dalam menyiapkan dan menerapkan kerangka kerja LLM sebagai Hakim menggunakan Python dan Hugging Face. Mulai dari menyiapkan klien LLM Anda hingga memproses data dan menjalankan evaluasi, bagian ini akan mencakup seluruh alur kerja.
Menyiapkan Klien LLM Anda
Untuk menggunakan LLM sebagai penilai, pertama-tama kita perlu mengonfigurasinya untuk tugas evaluasi. Hal ini melibatkan penyiapan klien model LLM untuk melakukan inferensi dan tugas evaluasi dengan model pra-terlatih yang tersedia di hub Hugging Face. Di sini, kita akan menggunakan huggingface_hub untuk menyederhanakan penyiapan.
Dalam penyiapan ini, model diinisialisasi dengan batas waktu untuk menangani permintaan evaluasi yang diperpanjang. Pastikan untuk mengganti repo_id dengan ID repositori yang benar untuk model yang Anda pilih.
Memuat dan Menyiapkan Data
Setelah menyiapkan klien LLM, langkah berikutnya adalah memuat dan menyiapkan data untuk evaluasi. Kita akan menggunakan pandas untuk manipulasi data dan library datasets untuk memuat dataset yang sudah ada. Di bawah ini, kita menyiapkan dataset kecil yang berisi pertanyaan dan respons untuk evaluasi.
Pastikan dataset berisi bidang yang relevan untuk kriteria evaluasi Anda, seperti pasangan pertanyaan-jawaban atau format output yang diharapkan.
Mengevaluasi dengan LLM sebagai Hakim
Setelah data dimuat dan disiapkan, kita dapat membuat fungsi untuk mengevaluasi respons. Contoh ini menunjukkan sebuah fungsi yang mengevaluasi relevansi dan akurasi jawaban berdasarkan pasangan pertanyaan-jawaban yang diberikan.
Fungsi ini mengirimkan pasangan pertanyaan-jawaban ke LLM, yang memberikan penilaian berdasarkan prompt evaluasi. Anda dapat mengadaptasi prompt ini ke tugas evaluasi lain dengan memodifikasi kriteria yang ditentukan dalam prompt, seperti “relevansi dan nada” atau “kekompakan.”
Melaksanakan Perbandingan Berpasangan
Dalam kasus di mana Anda ingin membandingkan dua output model, LLM dapat bertindak sebagai hakim antara respons. Kita menyesuaikan prompt evaluasi untuk memberi instruksi kepada LLM untuk memilih respons yang lebih baik dari dua berdasarkan kriteria yang ditentukan.
Fungsi ini memberikan cara praktis untuk mengevaluasi dan merangking respons, yang sangat berguna dalam skenario pengujian A/B untuk mengoptimalkan respons model.
Tips Praktis dan Tantangan
Meskipun kerangka kerja LLM sebagai Hakim adalah alat yang sangat berguna, beberapa pertimbangan praktis dapat membantu meningkatkan kinerjanya dan menjaga akurasi dari waktu ke waktu.
Praktek Terbaik untuk Pembuatan Prompt
Membuat prompt yang efektif adalah kunci untuk evaluasi yang akurat. Berikut adalah beberapa tips praktis:
Hindari Bias: LLM dapat menunjukkan bias preferensi berdasarkan struktur prompt. Hindari menyarankan jawaban “benar” dalam prompt, dan pastikan pertanyaannya netral.
Kurangi Bias Verbosity: LLM mungkin lebih menyukai respons yang lebih panjang lebar. Tentukan kekompakan jika kepanjangan tidak menjadi kriteria.
Minimalkan Bias Posisi: Dalam perbandingan berpasangan, acak urutan jawaban secara periodik untuk mengurangi bias posisi terhadap respons pertama atau kedua.
Sebagai contoh, alih-alih mengatakan, “Pilih jawaban terbaik di bawah ini,” tentukan kriteria secara langsung: “Pilih respons yang memberikan penjelasan yang jelas dan ringkas.”
Keterbatasan dan Strategi Mitigasi
Meskipun LLM sebagai hakim dapat mereplikasi penilaian mirip manusia, mereka juga memiliki keterbatasan:
Kompleksitas Tugas: Beberapa tugas, terutama yang membutuhkan matematika atau pemikiran yang mendalam, mungkin melebihi kapasitas LLM. Mungkin lebih bermanfaat untuk menggunakan model yang lebih sederhana atau validator eksternal untuk tugas yang memerlukan pengetahuan faktual yang tepat.
Bias Tidak Dimaksudkan: LLM sebagai hakim dapat menunjukkan bias berdasarkan cara penyusunan pertanyaan, yang dikenal sebagai “bias posisi” (memihak pada respons di posisi tertentu) atau “bias peningkatan diri” (memihak pada jawaban yang mirip dengan yang sebelumnya). Untuk mengatasi hal ini, hindari asumsi-posisi, dan pantau tren evaluasi untuk mendeteksi inkonsistensi.
Ambiguitas dalam Output: Jika LLM menghasilkan evaluasi yang ambigu, pertimbangkan menggunakan prompt biner yang memerlukan klasifikasi ya/tidak atau positif/negatif untuk tugas yang lebih sederhana.
Kesimpulan
Kerangka kerja LLM sebagai Hakim menawarkan pendekatan yang fleksibel, dapat ditingkatkan, dan hemat biaya untuk mengevaluasi output teks yang dihasilkan oleh AI. Dengan penyiapan yang tepat dan desain prompt yang cermat, kerangka ini dapat meniru penilaian mirip manusia dalam berbagai aplikasi, mulai dari chatbot hingga sistem QA.
Melalui pemantauan yang cermat, iterasi prompt, dan kesadaran akan keterbatasan, tim dapat memastikan LLM hakim tetap sesuai dengan kebutuhan aplikasi dunia nyata.
Tag: 2, 3, 4
[Jika ada gambar yang sesuai dengan judul, masukkan gambar di sini]
Panjang artikel: 1000 kata
Dengan demikian, menggunakan LLM sebagai hakim dapat memberikan solusi yang skalabel untuk mengevaluasi model bahasa menggunakan model bahasa yang sama. Dengan langkah-langkah yang telah dijelaskan di atas, diharapkan Anda dapat mengimplementasikan kerangka kerja ini dengan efektif dan meningkatkan kualitas evaluasi dalam penggunaan AI.
