BenchLLM

BenchLLMとは？

BenchLLMは、大規模言語モデル（LLM）を搭載したアプリケーションの性能と品質を評価するために設計されたツールです。テストスイートの構築、品質レポートの生成、モデルのパフォーマンスの監視のための柔軟で包括的なフレームワークを提供します。自動化された、インタラクティブな、またはカスタムの評価戦略が必要な場合でも、BenchLLMは、AIモデルが必要な基準を満たすことを保証する機能と能力を提供します。

BenchLLMの仕組み

BenchLLMは、ユーザーがテストを定義し、それらのテストに対してモデルを実行し、結果を評価できるようにすることで機能します。詳細な内訳は次のとおりです。

1. 直感的にテストを定義： テストはJSONまたはYAML形式で定義できるため、テストケースのセットアップと管理が簡単になります。
2. テストをスイートに整理： 簡単なバージョン管理と管理のために、テストをスイートに整理します。これは、モデルの進化に合わせてさまざまなバージョンのテストを維持するのに役立ちます。
3. テストの実行： 強力なCLIまたは柔軟なAPIを使用して、モデルに対してテストを実行します。BenchLLMは、OpenAI、Langchain、およびその他のAPIをすぐにサポートしています。
4. 結果の評価： BenchLLMは、モデルのパフォーマンスを評価するための複数の評価戦略を提供します。これにより、本番環境でのリグレッションを特定し、経時的なモデルのパフォーマンスを監視できます。
5. レポートの生成： 評価レポートを生成し、チームと共有します。これらのレポートは、モデルの長所と短所に関する洞察を提供します。

コードスニペットの例：

LangchainでBenchLLMを使用する方法の例を次に示します。

from benchllm import SemanticEvaluator, Test, Tester
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

## Keep your code organized in the way you like
def run_agent(input: str):
    llm=OpenAI(temperature=0)
    agent = initialize_agent(
        load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm),
        llm=llm,
        agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
    )
    return agent(input)["output"]

## Instantiate your Test objects
tests = [
    Test(
        input="When was V7 founded? Divide it by 2",
        expected=["1009", "That would be 2018 / 2 = 1009"]
    )
]

## Use a Tester object to generate predictions
tester = Tester(run_agent)
tester.add_tests(tests)
predictions = tester.run()

## Use an Evaluator object to evaluate your model
evaluator = SemanticEvaluator(model="gpt-3")
evaluator.load(predictions)
evaluator.run()

OpenAIのChatCompletion APIでBenchLLMを使用する方法の例を次に示します。

import benchllm
from benchllm.input_types import ChatInput
import openai

def chat(messages: ChatInput):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

@benchllm.test(suite=".")
def run(input: ChatInput):
    return chat(input)

主な機能と利点

• 柔軟なAPI： OpenAI、Langchain、およびその他のAPIのサポートにより、コードをその場でテストします。
• 強力なCLI： シンプルなCLIコマンドでモデルを実行および評価します。CI/CDパイプラインに最適です。
• 簡単な評価： JSONまたはYAML形式で直感的にテストを定義します。
• 自動化： CI/CDパイプライン内で評価を自動化して、継続的な品質を確保します。
• 洞察に満ちたレポート： 評価レポートを生成および共有して、モデルのパフォーマンスを監視します。
• パフォーマンスの監視： モデルのパフォーマンスを監視して、本番環境でのリグレッションを検出します。

BenchLLMの使用方法

1. インストール： BenchLLMをダウンロードしてインストールします。
2. テストの定義： JSONまたはYAMLでテストスイートを作成します。
3. 評価の実行： CLIまたはAPIを使用して、LLMアプリケーションに対してテストを実行します。
4. レポートの分析： 生成されたレポートを確認して、改善の余地がある領域を特定します。

BenchLLMは誰のためのものですか？

BenchLLMは、LLMを搭載したアプリケーションの品質と信頼性を確保したいAIエンジニアおよび開発者向けに設計されています。特に、次の用途に役立ちます。

• AIエンジニア： AI製品を構築および保守する人。
• 開発者： LLMをアプリケーションに統合します。
• チーム： AIモデルのパフォーマンスを監視および改善しようとしています。

BenchLLMを選ぶ理由

BenchLLMは、LLMアプリケーションを評価するための包括的なソリューションを提供し、柔軟性、自動化、および洞察に満ちたレポートを提供します。予測可能な結果を提供する強力で柔軟なツールを必要とするAIエンジニアによって構築されています。BenchLLMを使用すると、次のことができます。

• LLMアプリケーションの品質を確保します。
• 評価プロセスを自動化します。
• モデルのパフォーマンスを監視し、リグレッションを検出します。
• 洞察に満ちたレポートでコラボレーションを改善します。

BenchLLMを選択することで、AIモデルを評価し、最高のパフォーマンスと品質基準を満たすことを保証するための堅牢で信頼性の高いソリューションを選択することになります。