Notizen zur Verwendung des OpenAI-Frameworks "Evaluations"

Einführung

• Präsentator: Mark, leitet die KI-Automatisierungsagentur "Prompt Advisors"
• Framework: OpenAI's "Evaluations" zum Testen von Prompts in KI-Anwendungen (Sprache, Text, etc.)
• Zweck: Testen der Ausgaben und Gespräche von KI-Agenten, auch wenn sie nicht auf OpenAI basieren
• Erfahrung: Mark hat 10 Jahre Erfahrung in KI und Datenwissenschaft
• Ziel: Lehren, wie man das Framework effizient nutzt

Zugriff und Verwendung von Evaluations

• Plattform: platform.openai.com
• Navigation: Gehen Sie zum "Dashboard", finden Sie "Evaluations" über das Kompasssymbol
• Datenformate: Import von Daten in JSON-L oder CSV-Formaten
• CSV und JSON-L: JSON-L ist ein Zeilen-für-Zeilen-Flat-Struktur-Format

Funktionen von Evaluations

• Sieben Kriterien:
  • Faktizität: Testet Antworten gegen eine Wahrheitsgrundlage
  • Semantische Ähnlichkeit: Vergleich der Textähnlichkeit durch Vektoren
  • Benutzerdefinierter Prompt nach Sentiment: Analysiert Sentiment, z.B. positiv, neutral, negativ
  • String-Prüfung: Validierung von exakten Zeichenfolgen
  • Gültiges JSON/XML: Prüft auf korrektes Datenformat
  • Schemaabgleich: Überprüft, ob die Ausgabe einem gegebenen Schema entspricht
  • Textqualität: Vergleicht Textqualität und semantische Ähnlichkeit

Detaillierte Funktionsbeschreibungen

Faktizität

• Einrichtung: Erfordert Frage, Modellantwort und Referenz-Wahrheit
• Bewertungsoptionen: Konsistenter Teilmengenabgleich, Obermengenabgleich, exakte Übereinstimmung, etc.

Semantische Ähnlichkeit

• Konzept: Verwendet Vektoreinbettungen zum Vergleich
• Methode: Verwendet Kosinusähnlichkeit zur Messung der Vektorennähe
• Beispiel: Vergleich von Chatbot-Antworten mit Standardantworten

Benutzerdefinierter Prompt

• Flexibilität: Ermöglicht die Bewertung von Antworten basierend auf benutzerdefinierten Kriterien
• Sentimentanalyse: Erkennt Sentiment im Text (positiv, negativ, neutral)

String-Prüfung und gültiges JSON/XML

• String-Prüfung: Verifiziert, ob die Ausgaben bestimmten Zeichenfolgenbedingungen entsprechen
• Gültiges JSON/XML: Bestätigt, dass Daten im richtigen Format vorliegen

Schemaabgleich

• Zweck: Stellt sicher, dass die JSON-Ausgabe einem vordefinierten Schema entspricht

Textqualität

• Typen: Bleu, Rouge, und Kosinusähnlichkeit
• Anwendung: Übersetzungsprüfungen, semantischer Vergleich

Praktische Umsetzung

• Datensatzerstellung: Verwendung von Python zur Generierung von Testdaten
• Durchführung von Evaluations: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung und Durchführung von Tests
• Herausforderungen: Einige Kriterien und Funktionen funktionieren möglicherweise nicht wie erwartet

Tipps und Einblicke

• Experimentieren: Wichtig, verschiedene Modelle und Einstellungen zu testen
• Modellauswahl: GPT-4.0 wird für logisches Denken und Kontextverständnis empfohlen
• Funktionsstabilität: Einige Funktionen in der Beta, können Fehler aufweisen

Zusätzliche Werkzeuge

• Google Colab: Wird zur Generierung von Testdaten verwendet
• GPT-APIs: Zum Automatisieren von Tests und Analysen
• Benutzerdefinierte GPT: Erstellt für die Handhabung von Faktizität, Sentiment und Kriterien außerhalb von Plattformproblemen

Fazit

• Wert des Frameworks: Nützlich für das anfängliche Gesprächs- und Prompt-Testing
• Erwartungen: Verbesserungen erwartet, da es sich aus der Beta-Phase weiterentwickelt
• Unterstützung und Feedback: Ermutigung zur Eingabe von Rückmeldungen und zur Interaktion mit dem Ersteller für Updates und Einblicke