-->

⏱️ الوقت المقدر للقراءة: 12 دقيقة

إن التقدم في النماذج اللغوية الكبيرة جعل التقييم المنهجي للتطبيقات القائمة على هذه النماذج تحدياً بالغ الأهمية لكل منظمة تطوير وبحث. DeepEval (مستودع GitHub) يبرز كإطار عمل قوي مفتوح المصدر مصمم لإحداث ثورة في عملية اختبار وتقييم أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة. بينما يوفر تجربة تطوير مألوفة مشابهة لاستخدام Pytest، فإنه يقدم وظائف متخصصة للغاية لتقييم مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة، مما يمكّن من التحقق الفعال من جميع أنواع التطبيقات المدعومة بهذه النماذج بما في ذلك خطوط أنابيب RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع)، وروبوتات المحادثة المتطورة، والوكلاء المستقلين.

يستكشف هذا الدليل الشامل الميزات الأساسية لـ DeepEval والمقاييس الرئيسية ونظام التكامل البيئي وقدرات المعايير القوية بالتفصيل.

DeepEval: وضع معايير جديدة لتقييم النماذج اللغوية الكبيرة

يوفر DeepEval حلاً شاملاً للمطورين والباحثين الذين يريدون دمج عمليات التقييم بسلاسة في دورة حياة تطوير تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة بأكملها.

الميزات الأساسية والمقاييس المدعومة

يتجاوز DeepEval الاختبار الوحدوي البسيط ليقدم وظائف متنوعة يمكنها فهم وتقييم تعقيد أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة.

التقييم الشامل ومستوى المكونات: يمكّن الإطار من التقييم التفصيلي ليس فقط لجودة الاستجابة النهائية لتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة بأكملها، بل أيضاً لأداء المكونات الداخلية مثل أجهزة الاسترجاع ومراحل استدعاء النماذج اللغوية الكبيرة.

مقاييس غنية جاهزة للاستخدام:

  • G-Eval: مقياس مرن يستخدم النماذج اللغوية الكبيرة لتقييم مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة
  • الهلوسة: يقيّم ما إذا كانت الاستجابات المولدة قائمة على الحقائق أم تحتوي على معلومات خاطئة
  • صلة الإجابة: يقيس مدى صلة إجابة النموذج اللغوي الكبير بالمدخل المعطى
  • مقاييس RAGAS: يدعم الإخلاص ودقة السياق/الاستدعاء المتخصصة لتقييم نظام RAG
  • إكمال المهمة: يقيّم ما إذا كان النموذج اللغوي الكبير قد أكمل مهام محددة بنجاح
  • التلخيص: يقيّم جودة ودقة الملخصات المولدة
  • التحيز: يكتشف التحيز المتعلق بالجنس والعرق والدين وعوامل أخرى في مخرجات النموذج
  • السمية: يحدد المحتوى السام وخطاب الكراهية والمواد غير المناسبة في المحتوى المولد

قدرات الفريق الأحمر القوية: يمكّن الإطار من التنفيذ السهل لأكثر من 40 سيناريو هجوم فريق أحمر محدد مسبقاً بما في ذلك السمية والتحيز وحقن SQL لاختبار أمان النموذج ومتانته.

تعريف المقاييس المخصصة والتكامل: يمكن للمستخدمين تعريف مقاييس مخصصة تتماشى مع معايير التقييم المحددة الخاصة بهم ودمجها بسلاسة في نظام DeepEval البيئي.

تكامل منصة Confident AI: يمكن تخزين نتائج الاختبار ومشاركتها على منصة Confident AI السحابية، مما يعزز التعاون الجماعي ويمكّن من الإدارة المنهجية لتاريخ التقييم.

ميزات التكامل الرئيسية

تم تصميم DeepEval للتكامل بسهولة مع سير عمل MLOps والتطوير الحالية.

دعم إطارات النماذج اللغوية الكبيرة الرئيسية: يوفر الإطار تكاملاً أصلياً مع المكتبات المستخدمة على نطاق واسع بما في ذلك LangChain وLlamaIndex وHugging Face.

تكامل خط أنابيب CI/CD: يمكن دمج الاختبار والتقييم الآلي في خطوط أنابيب CI/CD لتحقيق إدارة الجودة المستمرة.

التقييم في الوقت الفعلي: يدعم الإطار تقييم أداء النموذج في الوقت الفعلي أثناء عمليات الضبط الدقيق لنماذج محولات Hugging Face، مما يمكّن من تحسين النموذج بكفاءة.

منهجية تنفيذ DeepEval

دليل البداية السريعة

اعتماد DeepEval بسيط بشكل ملحوظ.

التثبيت:

pip install -U deepeval

تسجيل الدخول (اختياري): للتكامل مع منصة Confident AI، أنشئ حساباً باستخدام أمر deepeval login وأدخل مفتاح API في CLI.

إنشاء ملف الاختبار:

touch test_my_llm_app.py

داخل هذا الملف، عرّف LLMTestCase وحدد المقاييس المناسبة مثل GEval.

التنفيذ:

deepeval test run test_my_llm_app.py

تظهر أيقونة علامة صح في CLI عندما تنجح الاختبارات.

تنفيذ حالة اختبار عملية

تم تصميم DeepEval لتمكين اختبار وحدة مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة بطريقة مشابهة لـ Pytest. إليك مثال عملي لتنفيذ حالة اختبار:

يسمح لك الإطار بتعريف حالات اختبار باستخدام فئة LLMTestCase، والتي تتضمن مكونات أساسية مثل مطالبات الإدخال والمخرجات الفعلية والمخرجات المتوقعة وسياق الاسترجاع لأنظمة RAG. تتحقق طريقة assert_test() مما إذا كانت المقاييس المحددة تلبي قيم العتبة المحددة، مما يضمن التقييم المنهجي لأداء النموذج.

تقييم متقدم على مستوى المكونات

باستخدام مُزخرف @observe، يمكنك تتبع وتقييم الخطوات الفردية داخل التطبيقات مثل استدعاءات النماذج اللغوية الكبيرة وعمليات الاسترجاع واستخدام الأدوات الخارجية. تسجل دالة update_current_span() المدخلات والمخرجات لكل خطوة، مما يسمح لك بتطبيق مقاييس محددة لتحديد اختناقات النظام أو مجالات التحسين.

الاستخدام المستقل للمقاييس

يمكن استخدام المقاييس الفردية بشكل مستقل. بعد إنشاء مثيل مقياس، يوفر استدعاء metric.measure(test_case) درجات وتفسيرات مفصلة لحالة الاختبار، مما يمكّن من التحقق السريع ضد معايير محددة.

تقييم مجموعة البيانات واسعة النطاق

يمكن تجميع حالات اختبار متعددة في EvaluationDataset للتنفيذ المجمع، أو يمكن استخدام وظيفة parameterize في Pytest لاختبار سيناريوهات مختلفة بكفاءة. تؤدي دالة evaluate() تقييماً متوازياً ومجمعاً لتقليل وقت التقييم لمجموعات البيانات واسعة النطاق.

معايير النماذج اللغوية الكبيرة: نهج DeepEval الخبير

التقييم القائم على المعايير الموحدة لأداء النماذج اللغوية الكبيرة أمر بالغ الأهمية لقياس قدرات النموذج الموضوعية بما في ذلك التفكير والفهم والمعرفة.

المعايير الرئيسية التي يوفرها DeepEval

يدعم DeepEval معايير عامة مختلفة، مع التزام جميع تنفيذات المعايير بدقة ببروتوكولات الأوراق البحثية الأصلية لتوفير نتائج موثوقة.

يغطي الإطار التقييم الشامل عبر مجالات متعددة بما في ذلك التقييمات متعددة المهام مع MMLU التي تشمل 57 موضوعاً حتى مستوى الدراسات العليا، والتفكير المنطقي مع HellaSwag لإكمال الجمل والتفكير في السياقات المتطرفة، والتفكير المعقد مع BIG-Bench Hard لسيناريوهات السياق الطويل، والتفكير العددي مع DROP لقدرات الفهم القرائي المعقد والحساب، وتقييم الموثوقية مع TruthfulQA لاكتشاف المعلومات الخاطئة والتحيز، وتوليد الكود مع HumanEval لتنفيذ الدوال ومعدلات نجاح حالات الاختبار، وحل المسائل الرياضية مع GSM8K لمشاكل الحساب خطوة بخطوة على مستوى المرحلة الابتدائية.

إجراءات معايير النماذج اللغوية الكبيرة

يمكن إجراء المعايير مع DeepEval بضعة أسطر من الكود فقط.

إنشاء مُغلف النموذج: نفّذ فئة مُغلف للنموذج اللغوي الكبير المرغوب فيه (النماذج الداخلية، النماذج مفتوحة المصدر، النماذج القائمة على API، إلخ) عن طريق الوراثة من DeepEvalBaseLLM.

إنشاء مثيل المعيار: اختر وأنشئ مثيلاً من المعيار الذي تريد تقييمه. يمكنك أيضاً اختيار تقييم مهام محددة فقط.

تنفيذ التقييم: استخدم مُغلف النموذج المُعد ومثيل المعيار لتشغيل التقييم.

خيارات تكوين المعيار

تسمح معاملات مختلفة بالضبط الدقيق لطرق تنفيذ المعيار بما في ذلك تحديد المهام للموضوعات أو المهام التفصيلية، وإعداد n-shots لأمثلة المطالبة قليلة الأمثلة، وتفعيل مطالبة Chain-of-Thought لتوجيه عمليات تفكير النموذج، وتحسين حجم الدفعة لتقييم أسرع عندما تنفذ مُغلفات النموذج طرق التوليد المجمع.

حل مشكلة تنسيق الإخراج واستخدام النتائج

غالباً ما تتطلب معايير الأسئلة متعددة الخيارات استجابات حرف واحد مثل A أو B أو C أو D. عندما ترجع النماذج سلاسل نصية غير مكتملة أو بتنسيقات مختلفة، قد تظهر الدرجات منخفضة بشكل غير طبيعي. لمعالجة هذا، يُوصى بإضافة منطق معالجة لاحقة داخل مُغلفات نموذج DeepEval أو استخدام هندسة المطالبة لفرض تنسيقات الاستجابة.

توفر نتائج التقييم رؤى شاملة من خلال الدرجات الإجمالية التي تمثل مؤشرات الأداء الشاملة عبر المعايير بأكملها، ودرجات المهام التي تقدم مؤشرات الدقة والأداء لكل مهمة تفصيلية بتنسيق DataFrame، والتنبؤات التي توفر مواد تحليل مفصلة بما في ذلك المدخلات الفردية وتنبؤات النموذج وتقييمات الصحة بتنسيق DataFrame.

التآزر مع منصة Confident AI

عندما يتم دمج نتائج الاختبار والمعايير المنفذة محلياً من خلال DeepEval CLI مع منصة Confident AI، فإنها توفر قدرات تحليل وإدارة أكثر قوة. تمكّن لوحة المعلومات المستندة إلى الويب من التعامل المتكامل مع إدارة مجموعة البيانات ومقارنة نتائج تجارب متعددة ومشاركة التقارير المرئية ومراقبة أداء النموذج في بيئات الإنتاج. بعد تنفيذ الاختبار، يمكن عرض النتائج بسهولة على لوحة معلومات الويب من خلال عناوين URL المعروضة في CLI.

مساهمة المجتمع وخارطة الطريق

يستمر DeepEval في النمو بناءً على مجتمع نشط مفتوح المصدر. معلومات مفصلة حول المشروع وطرق المساهمة موضحة بدقة في ملف CONTRIBUTING.md في مستودع DeepEval GitHub الرسمي، مرحباً بمقترحات الأفكار الجديدة ومشاركة تطوير الميزات. تتضمن خارطة الطريق المستقبلية وظائف Guardrails المحسنة ودعم مقاييس متقدمة إضافية وأدوات توليد مجموعة البيانات التلقائية التي ستثري نظام تقييم النماذج اللغوية الكبيرة البيئي أكثر.

دليل التنفيذ العملي

أمثلة استخدام المقاييس المتنوعة

تكمن قوة DeepEval في قدرته على إجراء تقييم شامل من خلال دمج مقاييس مختلفة. يسمح الإطار بالتطبيق المتزامن لمعايير تقييم متعددة بما في ذلك تقييم الصحة وقياس صلة الإجابة واكتشاف الهلوسة وتحديد التحيز وفحص السمية وتقييم جودة التلخيص، مما يوفر رؤية شاملة لأداء النموذج عبر أبعاد مختلفة.

خط أنابيب التقييم الآلي

يمكن دمج DeepEval في خطوط أنابيب CI/CD لإدارة الجودة المستمرة، مما يمكّن من التحقق التلقائي من الأداء مع كل تحديث للنموذج ومنع تدهور الجودة بشكل استباقي. هذا النهج المنهجي يضمن أداء النموذج المتسق طوال دورة حياة التطوير.

الخلاصة

يمثل DeepEval إطار تقييم شامل ومرن يمكّن من تأمين “الموثوقية” و”الأداء” الأساسيين بشكل منهجي في تطوير وتشغيل الأنظمة القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة.

عروض القيمة الأساسية

صديق للمطور: الاعتماد السريع ممكن مع واجهة مألوفة مشابهة لـ Pytest، مما يقلل منحنى التعلم لفرق التطوير المألوفة بالفعل مع إطارات الاختبار.

التقييم الشامل: يوفر الإطار تقييماً شاملاً من الدقة إلى الأمان عبر جوانب مختلفة، مما يضمن تقييم أداء النموذج القوي.

دعم الأتمتة: إدارة الجودة المستمرة من خلال تكامل خط أنابيب CI/CD يمكّن من المراقبة المنهجية وصيانة معايير أداء النموذج.

القابلية للتوسع: يمكن إضافة مقاييس ومعايير مخصصة لاحتياجات التقييم المتخصصة، مما يسمح بالتكيف مع حالات الاستخدام والمتطلبات المحددة.

يمكن للخبراء إجراء تحليل متعمق للتطبيقات المعقدة للنماذج اللغوية الكبيرة بضعة أسطر من الكود فقط من خلال DeepEval، وقياس أداء النموذج بشكل موضوعي باستخدام معايير عامة مختلفة. سواء لتطوير النماذج الداخلية أو التحقق من النماذج مفتوحة المصدر أو تقييم الخدمات القائمة على API، يوفر DeepEval منهجيات تقييم متسقة وموثوقة لأي سيناريو استخدام للنماذج اللغوية الكبيرة. علاوة على ذلك، من خلال التكامل مع منصة Confident AI، سيعظم كفاءة خطوط أنابيب MLOps ويضع معايير جديدة للتقييم المنهجي للنماذج اللغوية الكبيرة في بيئات الإنتاج.

참고