TL;DR: O guia apresenta uma metodologia estruturada para selecionar métricas de avaliação de LLMs conforme necessidades específicas, dividindo-as em métricas baseadas em referência (como BLEU, ROUGE e BERTScore) e métricas sem referência (como expressões regulares e validação determinística), além de destacar o uso de LLMs como avaliadores.

Takeaways:

• A escolha das métricas depende de três fatores: existência de exemplos de referência, unicidade da resposta correta e nível de avaliação necessário (datasets ou inputs individuais).
• Métricas baseadas em similaridade de token (BLEU, ROUGE) são adequadas para tarefas como tradução e resumo, enquanto métricas de similaridade semântica (BERTScore, MoverScore) avaliam o significado além das palavras exatas.
• LLMs podem atuar como avaliadores eficazes, tanto em cenários com referência quanto sem referência, alinhando-se com avaliadores humanos em até 80% dos casos.
• A avaliação de LLMs deve ser um processo contínuo que evolui junto com a aplicação, combinando diferentes métodos para capturar diversos aspectos da qualidade.

Como Escolher as Métricas Ideais de Avaliação de LLM para sua Aplicação: Um Guia Completo

A avaliação contínua de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) é crucial para garantir que suas aplicações de IA mantenham a qualidade esperada. Mas como selecionar as métricas certas para avaliar seu LLM? Este guia apresenta uma abordagem estruturada para escolher as métricas mais adequadas ao seu caso específico, garantindo que sua IA continue entregando resultados de qualidade.

A Importância da Avaliação Contínua de LLMs

Imagine construir um chatbot ou um sistema de resumo de documentos e simplesmente colocá-lo em produção sem monitoramento. Com o tempo, problemas podem surgir: respostas inadequadas, informações incorretas ou até mesmo conteúdo prejudicial. É por isso que a avaliação contínua é essencial.

As avaliações de LLM funcionam como verificações de qualidade que garantem que sua IA esteja executando suas tarefas corretamente. Elas são cruciais por três motivos principais:

• Monitoramento de desempenho: Permitem acompanhar se a aplicação está atingindo os objetivos esperados
• Detecção precoce de problemas: Identificam falhas antes que afetem negativamente os usuários
• Melhoria contínua: Fornecem insights para aprimoramento constante da aplicação

Para implementar um processo de avaliação eficaz, é necessário realizar avaliações em todas as fases do ciclo de vida do produto, desde o desenvolvimento inicial até o monitoramento contínuo em produção.

Seleção de Métricas de Avaliação Apropriadas

A escolha das métricas adequadas depende de três perguntas fundamentais:

1. Você possui exemplos de referência (ground truth)?
   • Se sim, você pode usar métricas baseadas em referência
   • Se não, precisará recorrer a métricas sem referência
2. Existe uma única resposta correta?
   • Para respostas únicas, métricas de correspondência exata são ideais
   • Para múltiplas respostas válidas, a similaridade semântica é mais adequada
3. Qual nível de avaliação é necessário?
   • Avaliação de datasets inteiros
   • Avaliação de inputs individuais

Essas perguntas ajudam a determinar se você deve usar:

• Métricas baseadas em ground truth: Comparam saídas a respostas predefinidas
• Métricas reference-free: Avaliam saídas com base em qualidades específicas, sem necessidade de respostas predefinidas

Métricas de Similaridade de Token (Reference-based)

As métricas de similaridade de token medem como textos gerados por LLMs se comparam a textos escritos por humanos, focando na correspondência de palavras. São particularmente úteis para tarefas como tradução e sumarização.

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)

O BLEU mede a similaridade entre um texto gerado por IA e um texto de referência, comparando pequenos grupos de palavras chamados “n-gramas”. Suas características incluem:

• Foco na precisão (quantas palavras do texto gerado aparecem no texto de referência)
• “Brevity Penalty” que reduz pontuações para textos muito curtos
• Melhor aplicação em casos onde a precisão é mais importante que a abrangência

O BLEU é ideal para avaliar traduções automáticas, onde a correspondência exata de palavras é crucial.

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)

O ROUGE funciona de forma semelhante ao BLEU, mas considera tanto a precisão quanto o recall (abrangência). Existem diferentes variações:

• ROUGE-N: Verifica n-gramas correspondentes (geralmente palavras únicas ou pares)
• ROUGE-L: Foca no conjunto mais longo de palavras que aparecem na mesma ordem nos textos

O ROUGE é particularmente útil para avaliar sumários, onde é importante que o texto gerado contenha as informações essenciais do original.

METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering)

O METEOR aprimora o ROUGE ao considerar:

• Sinônimos e variações de palavras
• A ordem das palavras no texto
• Tanto precisão quanto recall, com ênfase no recall

Esta métrica é ideal quando você deseja que o modelo capture o significado geral, em vez de apenas correspondências exatas de palavras.

Métricas de Similaridade Semântica (Reference-based)

As métricas de similaridade semântica vão além das palavras exatas e avaliam o significado do texto. Elas utilizam modelos de linguagem para transformar frases em representações vetoriais.

BERTScore

O BERTScore utiliza o modelo BERT para:

• Transformar palavras em vetores que capturam seu significado no contexto
• Comparar a similaridade semântica entre os textos gerado e de referência
• Considerar o contexto completo das palavras, não apenas correspondências exatas

Esta métrica é valiosa quando diferentes formas de expressar a mesma ideia são aceitáveis.

MoverScore

O MoverScore mede a “distância semântica” entre textos, calculando:

• O “esforço” necessário para transformar um texto em outro
• A Earth Mover’s Distance (EMD) entre as representações vetoriais dos textos
• Uma pontuação de similaridade (EMD mais baixo = MoverScore mais alto)

Esta abordagem é eficaz para avaliar a qualidade de textos onde a variação na redação é aceitável, mas o significado deve ser preservado.

Uso de LLMs como Juízes (Reference-based)

Uma abordagem flexível é utilizar os próprios LLMs como avaliadores. Estudos mostram que modelos avançados como o GPT-4 podem alinhar-se com avaliadores humanos em até 80% dos casos.

Esta técnica permite:

• Avaliar aspectos específicos como precisão, relevância ou estilo
• Personalizar os critérios de avaliação conforme necessário
• Obter feedback detalhado sobre a qualidade das respostas

As avaliações podem ser:

1. Diretas: Comparando a resposta com um texto de referência
2. Contextuais: Verificando se as informações recuperadas são adequadas para responder a uma pergunta
3. Conversacionais: Analisando a consistência e qualidade das respostas ao longo de um diálogo

Avaliações Reference-free: Regular Expressions e Validação Determinística

Quando não há textos de referência disponíveis, as avaliações reference-free se tornam essenciais. Dois métodos comuns são:

Regular Expressions (Regex)

As expressões regulares permitem:

• Rastrear palavras-chave importantes
• Detectar problemas específicos
• Sinalizar conteúdo arriscado ou negativo
• Verificar a estrutura em relatórios ou textos

Este método é simples de implementar e eficaz para verificações básicas de conteúdo.

Validação Determinística

A validação determinística verifica se o texto gerado segue formatos e regras predefinidos, incluindo:

• Verificação de formato (JSON, SQL, XML)
• Validação de campos obrigatórios
• Verificação de conteúdo específico
• Teste de execução de código

Esta abordagem é ideal para garantir que o conteúdo gerado seja não apenas semanticamente correto, mas também funcionalmente válido.

LLMs como Juízes (Reference-free)

Os LLMs também podem ser utilizados como avaliadores sem necessidade de referências, em três níveis:

Avaliação Direta

Verifica qualidades simples do texto, como:

• Polidez
• Clareza
• Tom apropriado
• Estrutura adequada

Avaliação Contextual

Compara textos relacionados para verificar:

• Se uma resposta corresponde às informações fornecidas
• Se uma pesquisa recuperou os documentos corretos
• A relevância das informações para o contexto

Avaliação Conversacional

Analisa conversas inteiras para garantir:

• Consistência ao longo do diálogo
• Sucesso na realização do objetivo da conversa
• Qualidade geral da interação

Métricas específicas que podem ser implementadas incluem:

• Relevância da resposta: Verifica se a resposta permanece no tópico
• Fidelidade: Avalia se a saída corresponde aos dados fornecidos no contexto
• Viés: Detecta preconceitos relacionados a gênero, raça ou pontos de vista políticos
• Toxicidade: Identifica conteúdo potencialmente prejudicial
• Alucinação: Verifica se o modelo está inventando informações não presentes no contexto

Escolhendo as Métricas Certas para Seu Caso de Uso

Existem diversas métricas e técnicas de avaliação, mas você não precisará de todas para cada aplicação. Algumas dicas para escolher as mais adequadas:

1. Analise seus dados: Entenda a natureza do seu caso de uso e os tipos de erros que podem ocorrer
2. Defina o que significa “qualidade”: Estabeleça critérios claros para o que constitui uma boa resposta
3. Comece com avaliações qualitativas: Analise manualmente algumas respostas antes de implementar métricas automatizadas
4. Use uma combinação de métodos: Diferentes métricas capturam diferentes aspectos da qualidade

Para aplicações RAG (Retrieval-Augmented Generation), por exemplo, foque em:

• Qualidade de recuperação
• Exatidão das informações
• Taxas de recusa de respostas

Na dúvida, comece com LLMs como juízes, pois oferecem uma alternativa flexível à revisão humana e são amplamente utilizados na prática.

Conclusão

A escolha das métricas de avaliação de LLM depende do seu caso de uso específico, da disponibilidade de ground truth e do nível de detalhe necessário. Combinando técnicas reference-based e reference-free, junto com a utilização de LLMs como juízes, você pode criar um sistema de avaliação abrangente e eficaz.

Lembre-se de que a avaliação não é um evento único, mas um processo contínuo. À medida que sua aplicação evolui, suas métricas de avaliação também devem evoluir, garantindo que sua IA continue entregando resultados de alta qualidade.

A evolução contínua das técnicas de avaliação de LLM é fundamental para acompanhar os avanços na área de inteligência artificial e garantir que os modelos sejam não apenas poderosos, mas também seguros, éticos e alinhados com as necessidades dos usuários.

Fonte: Vivedha Elango. “HOW TO CHOOSE THE RIGHT LLM EVALUATION METRICS FOR YOUR LLM APP? ALL EVALUATION METRICS EXPLAINED INTUITIVELY WITH IMPLEMENTATION EXAMPLES”. Disponível em: https://medium.com/@meerakrsna?source=post_page—byline–6ae4cc3555b1—————————————