LLM-as-a-Judge: una solución escalable para evaluar modelos de lenguaje utilizando modelos de lenguaje

El marco LLM-as-a-Judge es una alternativa escalable y automatizada a las evaluaciones humanas, que a menudo son costosas, lentas y limitadas por el volumen de respuestas que pueden evaluar. Al utilizar un LLM para evaluar los resultados de otro LLM, los equipos pueden realizar un seguimiento eficiente de la precisión, la relevancia, el tono y el cumplimiento de pautas específicas de manera consistente y replicable.

La evaluación del texto generado crea desafíos únicos que van más allá de las métricas de precisión tradicionales. Una sola indicación puede generar múltiples respuestas correctas que difieren en estilo, tono o fraseo, lo que dificulta comparar la calidad utilizando métricas cuantitativas simples.

Aquí se destaca el enfoque LLM como juez: permite evaluaciones matizadas sobre cualidades complejas como el tono, la amabilidad y la coherencia conversacional. Ya sea que se utilicen para comparar versiones de modelos o evaluar resultados en tiempo real, los LLM como jueces ofrecen una forma flexible de aproximarse al juicio humano, lo que los convierte en una solución ideal para ampliar los esfuerzos de evaluación en grandes conjuntos de datos e interacciones en vivo.

Esta guía explorará cómo funciona LLM-as-a-Judge, sus diferentes tipos de evaluaciones y pasos prácticos para implementarlo de manera efectiva en diversos contextos. Cubriremos cómo configurar criterios, diseñar indicaciones de evaluación y establecer un circuito de retroalimentación para mejoras continuas.

Concepto de LLM como juez

LLM-as-a-Judge utiliza LLM para evaluar resultados de texto de otros sistemas de inteligencia artificial. Actuando como evaluadores imparciales, los LLM pueden calificar el texto generado según criterios personalizados, como relevancia, concisión y tono. Este proceso de evaluación es similar a que un evaluador virtual revise cada resultado de acuerdo con pautas específicas proporcionadas en un mensaje. Es un marco especialmente útil para aplicaciones con mucho contenido, donde la revisión humana no es práctica debido a limitaciones de volumen o tiempo.

Cómo funciona

Un LLM-as-a-Judge está diseñado para evaluar respuestas de texto basadas en instrucciones dentro de un mensaje de evaluación. La indicación generalmente define cualidades como utilidad, relevancia o claridad que el LLM debe considerar al evaluar un resultado. Por ejemplo, un mensaje podría pedirle al LLM que decida si la respuesta de un chatbot es “útil” o “inútil”, con orientación sobre lo que implica cada etiqueta.

El LLM utiliza su conocimiento interno y patrones de lenguaje aprendidos para evaluar el texto proporcionado, haciendo coincidir los criterios de las indicaciones con las cualidades de la respuesta. Al establecer expectativas claras, los evaluadores pueden adaptar el enfoque del LLM para capturar cualidades matizadas como la cortesía o la especificidad que de otro modo serían difíciles de medir. A diferencia de las métricas de evaluación tradicionales, LLM-as-a-Judge proporciona una aproximación flexible y de alto nivel del juicio humano que se adapta a diferentes tipos de contenido y necesidades de evaluación.

Tipos de evaluación

Comparación por pares: En este método, el LLM recibe dos respuestas al mismo mensaje y se le pide que elija la “mejor” según criterios como relevancia o precisión. Este tipo de evaluación se utiliza a menudo en pruebas A/B, donde los desarrolladores comparan diferentes versiones de un modelo o configuraciones de solicitudes. Al pedirle al LLM que juzgue qué respuesta funciona mejor según criterios específicos, la comparación por pares ofrece una forma sencilla de determinar la preferencia en los resultados del modelo.
Puntuación directa: La puntuación directa es una evaluación sin referencias en la que el LLM califica un resultado único en función de cualidades predefinidas como la cortesía, el tono o la claridad. La puntuación directa funciona bien en evaluaciones tanto en línea como fuera de línea, lo que proporciona una manera de monitorear continuamente la calidad en diversas interacciones. Este método es beneficioso para rastrear calidades consistentes a lo largo del tiempo y a menudo se usa para monitorear respuestas en tiempo real en producción.
Evaluación basada en referencias: este método introduce un contexto adicional, como una respuesta de referencia o material de apoyo, con el que se evalúa la respuesta generada. Esto se usa comúnmente en configuraciones de recuperación-generación aumentada (RAG), donde la respuesta debe alinearse estrechamente con el conocimiento recuperado. Al comparar el resultado con un documento de referencia, este enfoque ayuda a evaluar la precisión de los hechos y el cumplimiento de un contenido específico, como la verificación de alucinaciones en el texto generado.

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Casos de uso

LLM-as-a-Judge se adapta a varias aplicaciones:

Chatbots: Evaluar las respuestas según criterios como relevancia, tono y utilidad para garantizar una calidad constante.
Resumen: Califique los resúmenes por su concisión, claridad y alineación con el documento fuente para mantener la fidelidad.
Generación de código: Revisar fragmentos de código para verificar su corrección, legibilidad y cumplimiento de las instrucciones o mejores prácticas dadas.

Este método puede servir como un evaluador automatizado para mejorar estas aplicaciones al monitorear y mejorar continuamente el rendimiento del modelo sin una revisión humana exhaustiva.

Cómo crear su juez LLM: una guía paso a paso

La creación de una configuración de evaluación basada en LLM requiere una planificación cuidadosa y pautas claras. Siga estos pasos para crear un sistema sólido de evaluación de LLM como juez:

Paso 1: Definir los criterios de evaluación

Comience por definir las cualidades específicas que desea que evalúe el LLM. Sus criterios de evaluación pueden incluir factores como:

Pertinencia: ¿La respuesta aborda directamente la pregunta o el mensaje?
Tono: ¿Es el tono apropiado para el contexto (p. ej., profesional, amigable, conciso)?
Exactitud: ¿La información proporcionada es objetivamente correcta, especialmente en las respuestas basadas en conocimientos?

Por ejemplo, si evalúa un chatbot, puede priorizar la relevancia y la utilidad para asegurarse de que brinde respuestas útiles y relacionadas con el tema. Cada criterio debe definirse claramente, ya que unas directrices vagas pueden dar lugar a evaluaciones incoherentes. Definir criterios binarios o escalados simples (como “relevante” versus “irrelevante” o una escala Likert de utilidad) puede mejorar la coherencia.

Paso 2: Preparar el conjunto de datos de evaluación

Para calibrar y probar al juez LLM, necesitará un conjunto de datos representativo con ejemplos etiquetados. Hay dos enfoques principales para preparar este conjunto de datos:

Datos de producción: utilice datos de los resultados históricos de su aplicación. Seleccione ejemplos que representen respuestas típicas, que abarquen una variedad de niveles de calidad para cada criterio.
Datos sintéticos: Si los datos de producción son limitados, puede crear ejemplos sintéticos. Estos ejemplos deben imitar las características de respuesta esperadas y cubrir casos extremos para realizar pruebas más completas.

Una vez que tenga un conjunto de datos, etiquételo manualmente según sus criterios de evaluación. Este conjunto de datos etiquetados servirá como su base de datos, permitiéndole medir la coherencia y precisión del juez de LLM.

Paso 3: Elaboración de indicaciones efectivas

La ingeniería rápida es crucial para guiar al juez de LLM de manera efectiva. Cada mensaje debe ser claro, específico y alineado con sus criterios de evaluación. A continuación se muestran ejemplos para cada tipo de evaluación:

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Mensaje de comparación por pares

 
You will be shown two responses to the same question. Choose the response that is more helpful, relevant, and detailed. If both responses are equally good, mark them as a tie.
Question: (Insert question here)
Response A: (Insert Response A)
Response B: (Insert Response B)
Output: "Better Response: A" or "Better Response: B" or "Tie"

Aviso de puntuación directa

 
Evaluate the following response for politeness. A polite response is respectful, considerate, and avoids harsh language. Return "Polite" or "Impolite."
Response: (Insert response here)
Output: "Polite" or "Impolite"

Mensaje de evaluación basado en referencias

 
Compare the following response to the provided reference answer. Evaluate if the response is factually correct and conveys the same meaning. Label as "Correct" or "Incorrect."
Reference Answer: (Insert reference answer here)
Generated Response: (Insert generated response here)
Output: "Correct" or "Incorrect"

Elaborar indicaciones de esta manera reduce la ambigüedad y permite al juez de LLM comprender exactamente cómo evaluar cada respuesta. Para mejorar aún más la claridad de las indicaciones, limite el alcance de cada evaluación a una o dos cualidades (por ejemplo, relevancia y detalle) en lugar de mezclar múltiples factores en una sola indicación.

Paso 4: prueba e iteración

Después de crear el mensaje y el conjunto de datos, evalúe el juez de LLM ejecutándolo en su conjunto de datos etiquetado. Compare los resultados del LLM con las etiquetas reales que haya asignado para verificar la coherencia y precisión. Las métricas clave para la evaluación incluyen:

Precisión: El porcentaje de valoraciones positivas correctas.
Recordar: El porcentaje de verdades positivas identificadas correctamente por el LLM.
Exactitud: El porcentaje general de evaluaciones correctas.

Las pruebas ayudan a identificar cualquier inconsistencia en el desempeño del juez de LLM. Por ejemplo, si el juez con frecuencia etiqueta erróneamente respuestas útiles como inútiles, es posible que deba refinar el mensaje de evaluación. Comience con una muestra pequeña y luego aumente el tamaño del conjunto de datos a medida que itera.

En esta etapa, considere experimentar con diferentes estructuras de indicaciones o utilizar varios LLM para la validación cruzada. Por ejemplo, si un modelo tiende a ser detallado, intente probar con un modelo LLM más conciso para ver si los resultados se alinean más estrechamente con su verdad fundamental. Las revisiones de indicaciones pueden implicar ajustar etiquetas, simplificar el lenguaje o incluso dividir indicaciones complejas en indicaciones más pequeñas y manejables.

Implementación del código: poner en acción el LLM como juez

Esta sección lo guiará a través de la configuración e implementación del marco LLM-as-a-Judge usando Python y Hugging Face. Desde la configuración de su cliente LLM hasta el procesamiento de datos y la ejecución de evaluaciones, esta sección cubrirá todo el proceso.

Configurando su cliente LLM

Para utilizar un LLM como evaluador, primero debemos configurarlo para tareas de evaluación. Esto implica configurar un cliente modelo LLM para realizar tareas de inferencia y evaluación con un modelo previamente entrenado disponible en el centro de Hugging Face. Aquí usaremos huggingface_hub para simplificar la configuración.

En esta configuración, el modelo se inicializa con un límite de tiempo de espera para manejar solicitudes de evaluación extendida. Asegúrate de reemplazar repo_id con el ID de repositorio correcto para el modelo elegido.

Cargando y preparando datos

Después de configurar el cliente LLM, el siguiente paso es cargar y preparar los datos para su evaluación. usaremos pandas para la manipulación de datos y la datasets biblioteca para cargar cualquier conjunto de datos preexistente. A continuación, preparamos un pequeño conjunto de datos que contiene preguntas y respuestas para su evaluación.

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Asegúrese de que el conjunto de datos contenga campos relevantes para sus criterios de evaluación, como pares de preguntas y respuestas o formatos de salida esperados.

Evaluación con un juez LLM

Una vez cargados y preparados los datos, podemos crear funciones para evaluar las respuestas. Este ejemplo demuestra una función que evalúa la relevancia y precisión de una respuesta en función de un par de preguntas y respuestas proporcionado.

Esta función envía un par de preguntas y respuestas al LLM, que responde con un juicio basado en el mensaje de evaluación. Puede adaptar este mensaje a otras tareas de evaluación modificando los criterios especificados en el mensaje, como “relevancia y tono” o “concisión”.

Implementación de comparaciones por pares

En los casos en los que desee comparar los resultados de dos modelos, el LLM puede actuar como juez entre las respuestas. Ajustamos el mensaje de evaluación para indicarle al LLM que elija la mejor respuesta de dos según criterios específicos.

Esta función proporciona una forma práctica de evaluar y clasificar las respuestas, lo cual es especialmente útil en escenarios de pruebas A/B para optimizar las respuestas del modelo.

Consejos prácticos y desafíos

Si bien el marco LLM-as-a-Judge es una herramienta poderosa, varias consideraciones prácticas pueden ayudar a mejorar su desempeño y mantener la precisión a lo largo del tiempo.

Mejores prácticas para una elaboración rápida

Elaborar indicaciones efectivas es clave para evaluaciones precisas. A continuación se ofrecen algunos consejos prácticos:

Evite el sesgo: Los LLM pueden mostrar sesgos de preferencia basados en la estructura de indicaciones. Evite sugerir la respuesta “correcta” dentro del mensaje y asegúrese de que la pregunta sea neutral.
Reducir el sesgo de verbosidad: Los LLM pueden favorecer respuestas más detalladas. Especifique la concisión si la verbosidad no es un criterio.
Minimizar el sesgo de posición: En comparaciones por pares, aleatorice el orden de las respuestas periódicamente para reducir cualquier sesgo posicional hacia la primera o segunda respuesta.

Por ejemplo, en lugar de decir “Elija la mejor respuesta a continuación”, especifique los criterios directamente: “Elija la respuesta que proporcione una explicación clara y concisa”.

Limitaciones y estrategias de mitigación

Si bien los jueces de LLM pueden replicar el juicio humano, también tienen limitaciones:

Complejidad de la tarea: Algunas tareas, especialmente aquellas que requieren matemáticas o razonamiento profundo, pueden exceder la capacidad de un LLM. Puede resultar beneficioso utilizar modelos más simples o validadores externos para tareas que requieren un conocimiento fáctico preciso.
Sesgos no deseados: Los jueces de LLM pueden mostrar sesgos basados en la redacción, conocidos como “sesgo de posición” (favorecer respuestas en ciertas posiciones) o “sesgo de superación personal” (favorecer respuestas similares a las anteriores). Para mitigarlos, evite suposiciones posicionales y monitoree las tendencias de evaluación para detectar inconsistencias.
Ambigüedad en la producción: Si el LLM produce evaluaciones ambiguas, considere usar indicaciones binarias que requieran clasificaciones de sí/no o positivas/negativas para tareas más simples.

Conclusión

El marco LLM-as-a-Judge ofrece un enfoque flexible, escalable y rentable para evaluar los resultados de texto generados por IA. Con una configuración adecuada y un diseño de avisos bien pensado, puede imitar el juicio humano en varias aplicaciones, desde chatbots hasta resumidores y sistemas de control de calidad.

Mediante un seguimiento cuidadoso, una iteración rápida y el conocimiento de las limitaciones, los equipos pueden garantizar que sus jueces de LLM se mantengan alineados con las necesidades de las aplicaciones del mundo real.