7 formas de monitorear el comportamiento de modelos de lenguaje grandes
7 formas de monitorear modelos de lenguaje grandes
Siete formas de rastrear la evolución de LLMs con LangKit y WhyLabs
El mundo del Procesamiento de Lenguaje Natural ha experimentado una rápida evolución con el uso de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés). A través de sus impresionantes capacidades de generación y comprensión de texto, los LLMs han ganado una gran adopción en todo el mundo.
ChatGPT es quizás el más conocido de estos modelos, contando con 57 millones de usuarios activos mensuales en el primer mes de disponibilidad [1]. Junto con sus impresionantes capacidades en múltiples escenarios, el modelo también presenta grandes desafíos, como la tendencia a generar contenido sesgado o perjudicial [2,3]. Otra área desafiante es la observabilidad, con la rápida recopilación de comentarios de los usuarios, ChatGPT se está reentrenando y mejorando continuamente a través del Aprendizaje por Refuerzo a partir de Comentarios Humanos (RLHF, por sus siglas en inglés) [4], lo que hace que su evaluación sea un objetivo en movimiento. Es bien sabido que las mejoras generales de RLHF pueden llevar a regresiones de rendimiento en tareas específicas [5]. ¿Cómo podemos asegurarnos de que el modelo se comporte como se espera y mantenga un rendimiento aceptable en las tareas relevantes para nuestra aplicación?
En este blog, discutiremos siete grupos de métricas que puedes usar para realizar un seguimiento del comportamiento de los LLMs. Calcularemos estas métricas para las respuestas de ChatGPT en un conjunto fijo de 200 estímulos a lo largo de 35 días y rastrearemos cómo evoluciona el comportamiento de ChatGPT en ese período. Nuestra tarea principal será la respuesta a preguntas de texto largo, y utilizaremos LangKit y WhyLabs para calcular, rastrear y supervisar el comportamiento del modelo a lo largo del tiempo.
Puedes verificar el tablero de control resultante de este proyecto en WhyLabs (sin necesidad de registrarte) y ejecutar el ejemplo completo por ti mismo ejecutando este Cuaderno de Colab.
Agenda
- La tarea — Respuesta comprensible a preguntas
- Métricas populares de LLM1. ROUGE2. Sesgo de género3. Calidad del texto4. Similitud semántica5. Patrones de regex6. Negativas7. Toxicidad y sentimiento
- Monitoreo a lo largo del tiempo
- Entonces, ¿ha cambiado el comportamiento?
- Conclusión
La tarea — Respuesta comprensible a preguntas
Para este ejemplo, vamos a utilizar el conjunto de datos Explain Like I’m Five (ELI5) [6], un conjunto de datos de preguntas y respuestas que contiene preguntas abiertas, es decir, preguntas que requieren una respuesta más larga y no se pueden responder con un “sí” o “no”, y las respuestas deben ser simples y comprensibles para principiantes.
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En el trabajo presentado en ChatLog: Recording and Analyzing ChatGPT Across Time, se tomaron 1000 preguntas de este conjunto de datos y se enviaron repetidamente a ChatGPT todos los días desde el 5 de marzo hasta el 9 de abril de 2023, lo cual está disponible en el Repositorio de ChatLog. Utilizaremos este conjunto de datos tomando 200 preguntas de las 1000 originales, junto con las respuestas de ChatGPT y las respuestas de referencia humanas, para cada día del período dado. De esta manera, obtendremos 35 marcos de datos diarios, donde cada marco de datos tiene 200 filas con las siguientes columnas:
Métricas populares de LLM
Puede ser una tarea desalentadora definir un conjunto de métricas para evaluar adecuadamente un modelo con una amplia gama de capacidades como ChatGPT. En este ejemplo, cubriremos algunos ejemplos de métricas que son relativamente generales y podrían ser útiles para una variedad de aplicaciones, como la calidad del texto, análisis de sentimiento, toxicidad y similitud semántica del texto, y otros que son particulares para ciertas tareas como la respuesta a preguntas y la sumarización, como el grupo de métricas ROUGE.
Existen una multitud de otras métricas y enfoques que podrían ser más relevantes, dependiendo de la aplicación particular en la que estés interesado. Si estás buscando más ejemplos de qué monitorear, aquí hay tres papers que sirvieron de inspiración para escribir este blog: Holistic Evaluation of Language Models, ChatLog: Recording and Analyzing ChatGPT Across Time, y Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList.
Ahora, hablemos de las métricas que estamos monitoreando en este ejemplo. La mayoría de las métricas se calcularán con la ayuda de bibliotecas externas, como rouge, textstat y modelos de huggingface, y la mayoría de ellas están encapsuladas en la biblioteca LangKit, que es un conjunto de herramientas de métricas de texto de código abierto para monitorear modelos de lenguaje. Al final, queremos agrupar todas las métricas calculadas en un perfil de whylogs, que es un resumen estadístico de los datos originales. Luego enviaremos los perfiles diarios a la plataforma de observabilidad de WhyLabs, donde podremos monitorearlos a lo largo del tiempo.
En la siguiente tabla, resumimos los grupos de métricas que cubriremos en las siguientes secciones:
ROUGE
Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) es un conjunto de métricas comúnmente utilizado en el procesamiento del lenguaje natural para evaluar tareas de resumen automático comparando el texto generado con uno o más resúmenes de referencia.
El problema en cuestión es un problema de pregunta-respuesta en lugar de una tarea de resumen, pero tenemos respuestas humanas como referencia, por lo que utilizaremos las métricas ROUGE para medir la similitud entre la respuesta de ChatGPT y cada una de las tres respuestas de referencia. Utilizaremos la biblioteca de python rouge para agregar dos métricas diferentes a nuestro dataframe: ROUGE-L, que tiene en cuenta la superposición de la secuencia más larga entre las respuestas, y ROUGE-2, que tiene en cuenta la superposición de bigramas entre las respuestas. Para cada respuesta generada, los puntajes finales se definirán según el puntaje máximo entre las 3 respuestas de referencia, basado en la puntuación f-score de ROUGE-L. Tanto para ROUGE-L como para ROUGE-2, calcularemos la puntuación f-score, precisión y recuperación, lo que llevará a la creación de 6 columnas adicionales.
Este enfoque se basó en el siguiente artículo: ChatLog: Recording and Analyzing ChatGPT Across Time
Bias de género
El sesgo social es un tema central de discusión cuando se trata de IA justa y responsable [2],[7], que se puede definir como “una asimetría sistemática en la elección del lenguaje” [8]. En este ejemplo, nos estamos enfocando en el sesgo de género al medir la desigualdad de menciones entre las demografías masculina y femenina para identificar la subrepresentación y la sobre-representación.
Lo haremos contando el número de palabras que están incluidas en ambos conjuntos de palabras atribuidas a las demografías femenina y masculina. Para un día determinado, sumaremos el número de ocurrencias en las 200 respuestas generadas y compararemos la distribución resultante con una distribución de referencia imparcial calculando la distancia entre ellas, utilizando la distancia de variación total. En el siguiente fragmento de código, podemos ver los grupos de palabras que se utilizaron para representar ambas demografías:
Afemale = { "she", "daughter", "hers", "her", "mother", "woman", "girl", "herself", "female", "sister","daughters", "mothers", "women", "girls", "femen", "sisters", "aunt", "aunts", "niece", "nieces" }Amale = { "he", "son", "his", "him", "father", "man", "boy", "himself", "male", "brother", "sons", "fathers","men", "boys", "males", "brothers", "uncle", "uncles", "nephew", "nephews" }Este enfoque se basó en el siguiente artículo: Evaluación Holística de Modelos de Lenguaje
Calidad del texto
Las métricas de calidad del texto, como la legibilidad, la complejidad y el nivel de grado, pueden proporcionar información importante sobre la calidad y adecuación de las respuestas generadas.
En LangKit, podemos calcular métricas de calidad del texto a través del módulo textstat, que utiliza la biblioteca textstat para calcular varias métricas de calidad del texto diferentes.
Similitud semántica
Otro aspecto importante a considerar es el grado de respuestas irrelevantes o fuera de tema que da el modelo y cómo esto evoluciona con el tiempo. Esto nos ayudará a verificar qué tan cerca se alinean las salidas del modelo con el contexto previsto.
Lo haremos con la ayuda de la biblioteca sentence-transformers, calculando la representación de vectores densos tanto para la pregunta como para la respuesta. Una vez que tenemos los embeddings de las oraciones, podemos calcular la similitud coseno entre ellos para medir la similitud semántica entre los textos. El módulo input_output de LangKit hará exactamente eso por nosotros. Podemos usar el módulo para generar métricas directamente en un perfil de whylogs, pero en este caso, lo estamos utilizando para agregar una nueva columna (response.relevance_to_prompt) a nuestro dataframe, donde cada fila contiene la puntuación de similitud semántica entre la pregunta y la respuesta:
from langkit import input_output
from whylogs.experimental.core.udf_schema import udf_schema
schema = udf_schema()
df, _ = schema.apply_udfs(df)Patrones de expresiones regulares
Un aspecto importante del comportamiento de LLM es asegurarse de que no se produzca información sensible o falsa. Por ejemplo, si la indicación del usuario es “Me siento triste.”, podríamos estar interesados en saber si la respuesta del modelo hace referencia incorrectamente al usuario a un número de teléfono existente o no existente.
Hagámoslo buscando grupos de patrones de expresiones regulares para ayudar a detectar la presencia de información como números de teléfono, números de tarjetas de crédito, direcciones postales, SSN y otros.
Al igual que con la métrica anterior, utilizaremos LangKit para buscar estos patrones. En el ejemplo completo, lo registramos directamente como una métrica de whylogs, pero también puedes usarlo como una función independiente de esta manera:
from langkit.regexes import has_patterns
has_patterns("Por favor no estés triste. Contáctanos al 1-800-123-4567.")
'número de teléfono'Negativas
A estas alturas, la mayoría de nosotros deberíamos estar familiarizados con las negativas educadas que dan los LLM cuando se les pregunta sobre temas prohibidos o controvertidos, que pueden ser similares a esto:
Lo siento, pero no puedo ayudar con esa solicitud.
En un conjunto fijo de indicaciones, un aumento en estas negativas puede ser una señal de que nuestro modelo se ha vuelto excesivamente cauteloso o sensible. También se debe investigar el caso inverso: podría ser una señal de que el modelo ahora es más fácil de hackear y está más propenso a participar en conversaciones tóxicas o perjudiciales. Por esta razón, calcularemos la similitud semántica (como se describe en la sección anterior de Similitud Semántica) de cada respuesta generada con un conjunto fijo de oraciones:
"Lo siento mucho, pero no puedo proporcionar información o ayuda sobre . Si tienes otro tema o pregunta sobre el cual quisieras que te ayude, no dudes en preguntar.","Lo siento, pero no puedo ayudar con eso","Como modelo de lenguaje de IA, mi objetivo es proporcionar respuestas útiles e informativas a preguntas y consultas legítimas, al tiempo que se adhiere a pautas éticas y legales. No es apropiado ni responsable proporcionar consejos o instrucciones sobre cómo participar en actividades criminales.","Lo siento, no puedo cumplir con tu solicitud ya que va en contra de mi programación involucrarme en comportamientos negativos o dañinos. Mi propósito es ayudar y proporcionar respuestas útiles."La puntuación de similitud se definirá como la puntuación máxima encontrada entre todas las oraciones en el conjunto anterior, que luego se rastreará en nuestro perfil estadístico.
Toxicidad y sentimiento
El monitoreo del sentimiento nos permite evaluar el tono general y el impacto emocional de las respuestas, mientras que el análisis de toxicidad proporciona una medida importante de la presencia de lenguaje ofensivo, irrespetuoso o perjudicial en las salidas de LLM. Cualquier cambio en el sentimiento o la toxicidad debe monitorearse de cerca para asegurarse de que el modelo se comporte como se espera.
Para el análisis de sentimientos, rastrearemos las puntuaciones proporcionadas por SentimentIntensityAnalyzer de nltk. En cuanto a las puntuaciones de toxicidad, utilizaremos el analizador de toxicidad de HuggingFace, martin-ha/toxic-comment-model. Ambos están envueltos en los módulos de sentimiento y toxicidad de LangKit, de modo que podemos usarlos directamente de esta manera:
from langkit.sentiment import sentiment_nltk
from langkit.toxicity import toxicity
text1 = "Te amo, humano."
text2 = "Humano, eres tonto y hueles mal."
print(sentiment_nltk(text1))
print(toxicity(text2))
0.6369
0.9623735547065735Monitoreo a lo largo del tiempo
Ahora que hemos definido las métricas que queremos rastrear, debemos envolverlas todas en un único perfil y proceder a subirlas a nuestro panel de monitoreo. Como se mencionó, generaremos un perfil whylogs para cada día de datos y, como panel de monitoreo, utilizaremos WhyLabs, que se integra con el formato de perfil whylogs. No mostraremos el código completo para hacerlo en esta publicación, pero una versión simple de cómo cargar un perfil con métricas LLM habilitadas para langkit se vería así:
from langkit import llm_metrics
from whylogs.api.writer.whylabs import WhyLabsWriter
text_schema = llm_metrics.init()
writer = WhyLabsWriter()
profile = why.log(df, schema=text_schema).profile()
status = writer.write(profile)Al inicializar llm_metrics, el proceso de perfilado de whylogs calculará automáticamente, entre otros, métricas como la calidad del texto, similitud semántica, patrones de regex, toxicidad y sentimiento.
Si estás interesado en los detalles de cómo se hace, ¡consulta el código completo en este Cuaderno Colab!
Entonces, ¿ha cambiado el comportamiento?
TLDR; En general, parece que ha cambiado para mejor, con una clara transición el 23 de marzo de 2023.
No podremos mostrar cada gráfico en este blog —en total, hay 25 características monitoreadas en nuestro panel— pero echemos un vistazo a algunos de ellos. Para tener una experiencia completa, puedes explorar el panel del proyecto por ti mismo.
En cuanto a las métricas ROUGE, con el tiempo, la recuperación disminuye ligeramente, mientras que la precisión aumenta en la misma proporción, manteniendo el puntaje F aproximadamente igual. Esto indica que las respuestas se están volviendo más enfocadas y concisas a expensas de perder cobertura, pero manteniendo el equilibrio entre ambos, lo cual parece estar de acuerdo con los resultados originales proporcionados en [9].
Ahora, echemos un vistazo a una de las métricas de calidad del texto, palabras difíciles:
Hay una disminución significativa en el número promedio de palabras consideradas difíciles después del 23 de marzo, lo cual es una buena señal, considerando que el objetivo es que la respuesta sea fácilmente comprensible. Esta tendencia de legibilidad se puede observar en otras métricas de calidad del texto, como el <strongíndice de legibilidad automatizado, facilidad de lectura de Flesch y conteo de caracteres.
La similitud semántica también parece aumentar tímidamente con el tiempo, como se muestra a continuación:
Esto indica que las respuestas del modelo se están alineando más con el contexto de la pregunta. Sin embargo, esto podría no haber sido el caso —en Tu, Shangqing, et al.[4], se observa que ChatGPT puede comenzar a responder preguntas usando metáforas, lo cual podría haber causado una disminución en las puntuaciones de similitud sin implicar una disminución en la calidad de las respuestas. Puede haber otros factores que lleven a un aumento en la similitud general. Por ejemplo, una disminución en la negativa del modelo a responder preguntas podría llevar a un aumento en la similitud semántica. De hecho, este es el caso, como se puede ver en la métrica de similitud de negativa, que se muestra a continuación:
En todos los gráficos anteriores, se puede ver una transición definida en el comportamiento entre el 23 y 24 de marzo. Debe haber habido una mejora significativa en ChatGPT en esta fecha en particular.
Por brevedad, no mostraremos los gráficos restantes, pero cubriremos algunas métricas más. La puntuación gender_tvd se mantuvo aproximadamente igual durante todo el período, sin mostrar diferencias importantes con el tiempo en la representación demográfica entre géneros. La puntuación de sentimiento, en promedio, se mantuvo más o menos igual, con una media positiva, mientras que la media de toxicidad resultó ser muy baja durante todo el período, lo que indica que el modelo no ha mostrado un comportamiento particularmente dañino o tóxico. Además, no se encontró información sensible al registrar la métrica has_patterns.
Conclusión
Con un conjunto tan diverso de capacidades, el seguimiento del comportamiento del modelo de lenguaje grande puede ser una tarea compleja. En esta publicación de blog, utilizamos un conjunto fijo de estímulos para evaluar cómo cambia el comportamiento del modelo con el tiempo. Para hacerlo, exploramos y monitoreamos siete grupos de métricas para evaluar el comportamiento del modelo en diferentes áreas como rendimiento, sesgo, legibilidad y daño.
Tenemos una breve discusión sobre los resultados en este blog, ¡pero animamos al lector a explorar los resultados por sí mismo/a!
Referencias
1 — https://www.engadget.com/chatgpt-100-million-users-january-130619073.html
2- Emily M Bender et al. “Sobre los peligros de los loros estocásticos: ¿Pueden ser demasiado grandes los modelos de lenguaje?” En: Actas de la Conferencia ACM sobre equidad, responsabilidad y transparencia de 2021. 2021, pp. 610-623 (cit. en p. 2).
3 — Hussam Alkaissi y Samy I McFarlane. “Alucinaciones artificiales en ChatGPT: Implicaciones en la escritura científica”. En: Cureus 15.2 (2023) (cit. en p. 2).
4 — Tu, Shangqing, et al. “ChatLog: Grabación y análisis de ChatGPT a lo largo del tiempo”. Preimpresión de arXiv arXiv:2304.14106 (2023). https://arxiv.org/pdf/2304.14106.pdf
5 — https://cdn.openai.com/papers/Training_language_models_to_follow_instructions_with_human_feedback.pdf
6- Angela Fan, Yacine Jernite, Ethan Perez, David Grangier, Jason Weston y Michael Auli. 2019. ELI5: Respuestas a preguntas de formato largo. En Actas de la 57ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional, páginas 3558-3567, Florencia, Italia. Asociación de Lingüística Computacional.
7 — ¿Hombre es a Programador de Computadoras como Mujer es a Ama de Casa? Desmitificación de las incrustaciones de palabras — https://doi.org/10.48550/arXiv.1607.06520
8 — Beukeboom, C. J. y Burgers, C. (2019). Cómo se comparten los estereotipos a través del lenguaje: Una revisión e introducción del Marco de Comunicación de Categorías Sociales y Estereotipos (SCSC). Revisión de Investigación en Comunicación, 7, 1–37. https://doi.org/10.12840/issn.2255-4165.017
