MLflow w służbie oceny modeli językowych: Praktyczny przewodnik po weryfikacji Gemini

Zarządzanie cyklem życia uczenia maszynowego (MLM) od lat stanowiło wyzwanie w branży AI. Platforma MLflow, ceniona za swoje funkcje śledzenia eksperymentów, logowania parametrów i zarządzania wdrożeniami, tradycyjnie koncentrowała się na klasycznych modelach ML. Jednak w odpowiedzi na dynamiczny rozwój dużych modeli językowych (LLM), MLflow rozszerzył swoje możliwości, wprowadzając dedykowane narzędzia do ich ewaluacji. To przełomowe posunięcie, które pozwala na obiektywną i zautomatyzowaną ocenę jakości odpowiedzi generowanych przez LLM, co do tej pory często wymagało niestandardowych rozwiązań.

Artykuł Arhama Islama, opublikowany 27 czerwca 2025 roku, szczegółowo przedstawia, jak praktycznie wykorzystać MLflow do oceny wydajności modelu Google Gemini. Trening i testowanie LLM to proces skomplikowany. Modele te, charakteryzujące się ogromną liczbą parametrów i zdolnością do generowania złożonych tekstów, wymagają specyficznych metod oceny, które wykraczają poza tradycyjne metryki klasyfikacji czy regresji. W tym kontekście, możliwość standaryzowanej i skalowalnej ewaluacji staje się kluczowa dla deweloperów i badaczy.

Metodologia przedstawiona przez Islama koncentruje się na ocenie Gemini w kontekście zapytań faktograficznych. Proces rozpoczyna się od generowania odpowiedzi na zdefiniowany zestaw pytań, obejmujących różnorodne dziedziny, takie jak nauka, zdrowie czy programowanie. Następnie, te odpowiedzi są porównywane z „prawdą podstawową” (ground truth) – z góry określonymi, poprawnymi odpowiedziami. To podejście umożliwia precyzyjne zmierzenie, na ile model jest zdolny do generowania trafnych i zgodnych z faktami informacji. Co ważne, MLflow nie bazuje wyłącznie na prostych porównaniach tekstowych, lecz wykorzystuje szereg zaawansowanych metryk.

Wśród kluczowych metryk, na które MLflow zwraca uwagę, znajdują się: podobieństwo odpowiedzi (answer similarity), sprawdzające semantyczne podobieństwo między odpowiedzią modelu a prawdą podstawową; dokładne dopasowanie (exact match), weryfikujące identyczność tekstu; opóźnienie (latency), mierzące czas generowania odpowiedzi; oraz liczba tokenów (token count), wskazująca na długość wygenerowanego tekstu. Co intrygujące i zarazem budzące pytania, niektóre z tych metryk, w tym najbardziej złożona „answer similarity”, opierają się na modelach OpenAI (np. GPT-4) działających jako „sędziowie”. Oznacza to, że ocena Gemini, modelu konkurencyjnego dla OpenAI, jest w pewnym stopniu pośredniczona przez technologię OpenAI. Rodzi to pytania o potencjalne stronniczość, choć w przypadku ocen semantycznych, gdzie liczy się zrozumienie kontekstu, wykorzystanie zaawansowanych LLM do oceny innych LLM jest z technicznego punktu widzenia uzasadnione. Wymaga to jednak świadomości tego aspektu i ewentualnego testowania z różnymi „sędziami” lub dodatkowych metod weryfikacji.

Artykuł szczegółowo opisuje również kroki techniczne niezbędne do przeprowadzenia takiej ewaluacji, począwszy od konfiguracji środowiska, instalacji bibliotek (mlflow, openai, pandas, google-genai), po ustawienie kluczy API dla OpenAI i Google. Jest to kluczowe, ponieważ dostęp do API OpenAI jest niezbędny do uruchomienia metryk opartych na „sędziach” AI. Dalej, tutorial prowadzi przez proces przygotowania danych ewaluacyjnych – DataFrame zawierającego pary `inputs` (pytania) i `ground_truth` (poprawne odpowiedzi) – oraz generowania predykcji za pomocą modelu Gemini 1.5 Flash. Wreszcie, przedstawia implementację funkcji `mlflow.evaluate()`, która agreguje wyniki i zapisuje je do pliku CSV, ułatwiając dalszą analizę i wizualizację.

Podsumowując, integracja narzędzi do ewaluacji LLM w MLflow to krok naprzód w profesjonalizacji procesu rozwoju i wdrażania modeli językowych. Umożliwia ona systematyczną i powtarzalną ocenę jakości, co jest niezbędne dla zapewnienia wiarygodności i bezpieczeństwa tych coraz powszechniej stosowanych technologii. Fakt, że MLflow korzysta z zewnętrznych modeli (OpenAI) do niektórych metryk, to aspekt, na który należy zwrócić uwagę, choć jednocześnie podkreśla złożoność problemu obiektywnej ewaluacji LLM i potrzebę wypracowania branżowych standardów w tym zakresie.