evaluateライブラリ

Pythonで学ぶ LLM 入門

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

evaluateライブラリ

import evaluate

accuracy = evaluate.load("accuracy")

print(accuracy.description)

Accuracy is the proportion of correct
predictions among the total number of cases
processed. It can be computed with:
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
Where:
TP: True positive
TN: True negative
FP: False positive
FN: False negative

指標（Metric）： 正解データに基づいてモデル性能を評価

比較（Comparison）： 2つのモデルを比較

測定（Measurement）： データセットの特性を把握

featuresアトリビュート

print(accuracy.features)

{'predictions': Value(dtype='int32', id=None),
 'references': Value(dtype='int32', id=None)}

指標が必要とする入力の確認

'predictions'：モデルの出力
'references'：正解データ
.features：クラスラベルでサポートされる型（例：'int32' または 'float32'）

f1 = evaluate.load("f1")
print(f1.features)

{'predictions': Value(dtype='int32', id=None),
 'references': Value(dtype='int32', id=None)}

pearson_corr = evaluate.load("pearsonr")
print(pearson_corr.features)

{'predictions': Value(dtype='float32', id=None),
'references': Value(dtype='float32', id=None)}

LLMタスクと評価指標

言語タスクの評価指標

LLMタスクと評価指標

言語タスクの評価指標

分類の評価指標

accuracy = evaluate.load("accuracy")
precision = evaluate.load("precision")
recall = evaluate.load("recall")
f1 = evaluate.load("f1")

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)

predictions = classifier(evaluation_text)


predicted_labels = [1 if pred["label"] == "POSITIVE" else 0 for pred in predictions]

指標の出力結果

real_labels = [0,1,0,1,1]
predicted_labels = [0,0,0,1,1]

print(accuracy.compute(references=real_labels, predictions=predicted_labels))
print(precision.compute(references=real_labels, predictions=predicted_labels))
print(recall.compute(references=real_labels, predictions=predicted_labels))
print(f1.compute(references=real_labels, predictions=predicted_labels))

{'accuracy': 0.8}
{'precision': 1.0}
{'recall': 0.6666666666666666}
{'f1': 0.8}

ファインチューニング済みモデルの評価

# Load saved model and tokenizer with 
# .from_pretrained("my_finetuned_files")


new_data = ["This is movie was disappointing!", 
            "This is the best movie ever!"]

new_input = tokenizer(new_data, 
                      return_tensors="pt", 
                      padding=True,
                      truncation=True, 
                      max_length=64)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**new_input)

predicted = torch.argmax(outputs.logits, 
                         dim=1).tolist()

real = [0,1]
print(accuracy.compute(references=real,
                       predictions=predicted))
print(precision.compute(references=real,
                        predictions=predicted))
print(recall.compute(references=real,
                     predictions=predicted))
print(f1.compute(references=real, 
                 predictions=predicted))

{'accuracy': 1.0}
{'precision': 1.0}
{'recall': 1.0}
{'f1': 1.0}

適切な指標の選択

注意： 各指標には固有の_洞察があり、限界_も存在します

網羅的に： 複数の指標を組み合わせて使用（可能であればKPIも活用）

認識・思考・意思決定を示す、電球付きの脳のイラスト。

練習しましょう！

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