BenchLLM

BenchLLM：究極のLLM評価ツール

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を評価およびテストするために設計されたオープンソースフレームワークです。これにより、AIエンジニアはテストスイートを構築し、品質レポートを生成し、モデルのパフォーマンスを監視できます。自動化された対話型およびカスタム評価戦略をサポートし、予測可能な結果を損なうことなく、柔軟性とパワーを提供します。

主な機能：

• 柔軟なAPI: BenchLLMは、OpenAI、Langchain、およびその他のAPIをすぐにサポートします。
• 強力なCLI: CI/CDパイプラインに最適な、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。
• 簡単な評価: JSONまたはYAML形式でテストを直感的に定義します。
• 整理されたテスト: テストをバージョン管理可能なスイートに簡単に整理します。
• 自動化: CI/CDパイプラインで評価を自動化します。
• レポート: 評価レポートを生成および共有します。
• パフォーマンス監視: モデルのパフォーマンスを監視して、本番環境での回帰を検出します。

BenchLLMの仕組み

BenchLLMを使用すると、AIエンジニアはいくつかの手順でコードとLLMを効果的に評価できます。

1. テストオブジェクトのインスタンス化: 入力と予想される出力を持つTestオブジェクトを作成して、テストを定義します。
2. 予測の生成: Testerオブジェクトを使用してテストを実行し、モデルから予測を生成します。
3. モデルの評価: SemanticEvaluatorなどのEvaluatorオブジェクトを使用して、モデルの予測を評価します。

基本的な例を次に示します。

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

## コードを好きなように整理する
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"]

## Testオブジェクトをインスタンス化する
tests = [
    Test(
        input="V7はいつ設立されましたか？ それを2で割ってください",
        expected=["1009", "それは2018 / 2 = 1009になります"]
    )
]

## Testerオブジェクトを使用して予測を生成する
tester = Tester(run_agent)
tester.add_tests(tests)
predictions = tester.run()

## Evaluatorオブジェクトを使用してモデルを評価する
evaluator = SemanticEvaluator(model="gpt-3")
evaluator.load(predictions)
evaluator.run()

CI/CD統合のための強力なCLI

BenchLLMは、CI/CDパイプラインへのシームレスな統合を可能にする強力なコマンドラインインターフェイス（CLI）を備えています。シンプルなCLIコマンドを使用してテストを実行し、モデルを評価できるため、モデルのパフォーマンスを監視し、本番環境での回帰を検出することが容易になります。

カスタム評価のための柔軟なAPI

BenchLLMの柔軟なAPIは、OpenAI、Langchain、および事実上すべてのAPIをサポートしています。これにより、コードをその場でテストし、複数の評価戦略を使用できるため、特定のニーズに合わせて調整された洞察に満ちたレポートを提供できます。

BenchLLMの使用方法

BenchLLMの使用を開始するには、次の手順に従います。

1. ダウンロードとインストール: 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形式でテストを定義します。
3. テストの実行: CLIまたはAPIを使用してテストを実行します。
4. 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。

@benchllm.testデコレーターを使用してテストを定義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)

BenchLLMは誰のためですか？

BenchLLMは、以下に最適です。

• 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。
• モデルを評価するための柔軟で強力なツールを探している開発者。
• モデルのパフォーマンスを監視し、本番環境での回帰を検出する必要があるチーム。

BenchLLMを選ぶ理由

• オープンソース: 透明でコミュニティ主導のツールからメリットを得ます。
• 柔軟性: さまざまなAPIと評価戦略をサポートします。
• 統合: CI/CDパイプラインにシームレスに統合します。
• 包括的なレポート: モデルのパフォーマンスを追跡するための洞察に満ちたレポートを提供します。

BenchLLMは、AI製品の構築に情熱を注ぐAIエンジニアのチームであるV7によって構築および保守されています。このツールは、AIのパワーと柔軟性、および予測可能な結果の必要性との間のギャップを埋めることを目指しています。

BenchLLMを改善し、AIエンジニアにとって最高のLLM評価ツールにするために、Simon EdwardssonまたはAndrea Azziniとフィードバック、アイデア、および貢献を共有してください。

BenchLLMを選択することで、LLMアプリケーションが最高の品質と信頼性の基準を満たしていることを保証できます。今すぐBenchLLMをダウンロードして、自信を持ってモデルの評価を開始してください！