Évaluation des grands modèles linguistiques pour l’honnêteté à l’aide de la cohérence du voisinage 📊

Graphique

Introduction

Dans l’ère numérique actuelle, les grands modèles linguistiques (LLMs) sont ubiquitaires et de plus en plus utilisés pour obtenir des informations. Cependant, leur fiabilité et leur honnêteté peuvent être difficiles à déterminer en raison de la complexité de leurs mécanismes internes. Ce tutoriel présente une méthode pratique décrite dans le papier “Illusions of Confidence? Diagnosing LLM Truthfulness via Neighborhood Consistency” en fournissant un guide pas à pas sur la façon d’évaluer l’honnêteté d’un LLM à l’aide de vérifications de cohérence du voisinage. En suivant ce guide, vous obtiendrez des aperçus pour comprendre et améliorer la fiabilité des informations fournies par les LLMs.

Prérequis

  • Python 3.10+
  • torch version >= 2.0
  • transformers [8] version >= 4.25
  • datasets version >= 2.6
  • numpy version >= 1.23

📺 Regarder : Introduction aux grands modèles linguistiques

Vidéo par Andrej Karpathy

Installez les packages nécessaires à l’aide des commandes suivantes :

pip install torch>=2.0 transformers==4.25 datasets==2.6 numpy>=1.23

Étape 1 : Configuration du projet

Pour commencer, configurez une nouvelle structure de projet Python et initialisez votre environnement avec les bibliothèques requises.

Tout d’abord, créez un environnement virtuel :

python -m venv llm_evaluation_env
source llm_evaluation_env/bin/activate  # Sur Windows, utilisez `llm_evaluation_env\Scripts\activate`

Ensuite, installez les packages répertoriés dans les prérequis. Vous pouvez également configurer la structure de votre projet comme suit :

mkdir llm_diagnosis_project
cd llm_diagnosis_project
touch main.py requirements.txt README.md

Dans requirements.txt, listez toutes les dépendances nécessaires pour une reproduction facile.

Étape 2 : Mise en œuvre centrale

Le cœur de ce tutoriel consiste à évaluer l’honnêteté des réponses d’un LLM en vérifiant la cohérence sur un ensemble de voisinage d’entrées. Cette étape comprend le chargement du modèle et du tokeniseur, la génération des sorties et leur comparaison pour établir des métriques de cohérence.

Tout d’abord, importez les bibliothèques nécessaires :

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from datasets import load_dataset

def main_function():
    # Chargez le modèle pré-entraîné et le tokeniseur à partir des modèles huggingface [8]
    model_name = "gpt [9]2"
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

    # Chargez un ensemble de données pour l'évaluation, ici nous utilisons l'ensemble 'wikipedia' en exemple.
    dataset = load_dataset('wikipedia', '20200501.en')

    # Tokenisez et préparez les entrées
    def tokenize_function(examples):
        return tokenizer(examples['text'], padding='max_length', truncation=True)

    tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

Étape 3 : Configuration

Avant de procéder à l’évaluation, vous devez configurer votre environnement pour une performance optimale. Cela comprend la mise en place de CUDA si disponible et l’optimisation des configurations du modèle et du tokeniseur.

# Vérifiez si GPU est disponible
if torch.cuda.is_available():
    device = "cuda"
else:
    device = "cpu"

model.to(device)

# Optionnellement, ajustez les paramètres de tokenisation pour une meilleure performance ou précision.
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  # Réglage du jeton de remplissage pour correspondre au jeton eos du modèle

Étape 4 : Exécution du code

Pour exécuter votre évaluation, vous devez définir comment les sorties sont générées et comparées. Implémentez une fonction qui prend un texte d’entrée et génère une réponse à l’aide du LLM. Ensuite, évaluez la cohérence sur différentes variations de cette entrée.

python main.py
# Sortie attendue :
# > Message de succès ou métriques de performance pertinentes

Dans main.py, terminez votre logique d’évaluation :

def generate_response(text):
    inputs = tokenizer.encode_plus(text, return_tensors='pt').to(device)
    outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=100)  # Ajustez la longueur maximale si nécessaire
    response_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response_text

# Exemple d'utilisation
example_input = dataset['train'](#)['text'](#) + '...'
response = generate_response(example_input)
print(response)

Étape 5 : Conseils avancés

Pour les utilisateurs expérimentés, considérez les conseils suivants pour optimiser votre processus d’évaluation :

  • Expérimentez avec différents ensembles de données et modèles.
  • Implémentez le traitement parallèle pour des évaluations plus rapides sur des ensembles de données plus importants.

Résultats

À la fin de ce tutoriel, vous devriez avoir une compréhension claire de la façon de diagnostiquer l’honnêteté des grands modèles linguistiques à l’aide de vérifications de cohérence du voisinage. Vos sorties reflèteront les métriques de fiabilité dérivées de vos expériences, offrant des aperçus pour améliorer le déploiement des LLMs dans les applications réelles.

Aller plus loin

  • Explorez des métriques d’évaluation supplémentaires telles que les scores BLEU ou ROUGE pour un test plus complet.
  • Investiguez l’ajustement fin [5] des modèles sur des ensembles de données spécifiques pour améliorer leur honnêteté.
  • Considérez l’intégration de boucles de rétroaction où les prédictions du modèle sont évaluées par rapport aux vérités de référence et utilisées pour un apprentissage ultérieur.

Conclusion

En suivant ce tutoriel, vous avez acquis une expérience pratique dans l’évaluation de la fiabilité des LLMs à l’aide de vérifications de cohérence du voisinage. Cette compétence est essentielle à mesure que nous continuons à nous appuyer de plus en plus sur les solutions pilotées par l’IA dans notre vie quotidienne.

📚 Références et sources

Publications scientifiques

  1. arXiv - Ajustement fin différentiellement privé des modèles linguistiques - Arxiv. Consulté le 2026-01-12.
  2. arXiv - Démystification du mélange d’instructions pour l’ajustement fin de grands modèles linguistiques - Arxiv. Consulté le 2026-01-12.

Wikipedia

  1. Wikipedia - Hugging Face - Wikipedia. Consulté le 2026-01-12.
  2. Wikipedia - Ajustement fin - Wikipedia. Consulté le 2026-01-12.
  3. Wikipedia - Transformers - Wikipedia. Consulté le 2026-01-12.

Dépôts GitHub

  1. GitHub - huggingface/transformers - Github. Consulté le 2026-01-12.
  2. GitHub - hiyouga/LlamaFactory - Github. Consulté le 2026-01-12.
  3. GitHub - huggingface/transformers - Github. Consulté le 2026-01-12.
  4. GitHub - Significant-Gravitas/AutoGPT - Github. Consulté le 2026-01-12.

Toutes les sources ont été vérifiées à la date de publication. Veuillez consulter les sources originales pour obtenir les informations les plus récentes.