LLM 評估教學 | EleutherAI LM Evaluation Harness

LLM 評估教學 | EleutherAI LM Evaluation Harness

在 上一篇文章 中，我們探討了評估 LLM 時應考慮的各項指標和細節。而這篇文章中，我們將深入探討如何具體操作去評估 LLM。這篇我們使用的工具框架是 EleutherAI 的 lm-evaluation-harness ，這一工具不僅強大而且靈活，且已被多個組織參考進行後續開發，如 Hugging Face 在其 Open LLM Leaderboard 中便廣泛使用。

相信大家都看過 Hugging Face 的 Open LLM Leaderboard，該榜單提供了一個公開且透明的平台，來展示各個模型的性能表現。這榜單背後主要針對 6 個關鍵 benchmarks 進行評估，因此這篇也主要帶大家使用 lm-evaluation-harness 去評估這 6 大 benchmarks：

1. AI2 Reasoning Challenge (ARC) — 25-shot： ARC 是一套小學科學問題集，旨在測試人工智能模型在科學推理方面的能力。
2. HellaSwag — 10-shot： HellaSwag 是一個常識推理測試，對人類來說極其容易（大約95%的人能夠正確回答），但對於當前最先進的模型來說仍是一個挑戰。
3. MMLU — 10-shot： MMLU測試旨在衡量文本模型在多任務準確性方面的表現。這個測試覆蓋了57項任務，包括小學數學、美國歷史、計算機科學、法律等。
4. TruthfulQA — 0-shot： TruthfulQA是一個測量模型再現網絡上常見虛假信息傾向的測試。雖然在技術上，TruthfulQA 在 Harness 中是一個 6-shot 任務，因為即使在 0-shot 設定中，每個例子也會預加上 6 Q/A pairs。
5. Winogrande — 5-shot： Winogrande 是一個大規模、具有對抗性且困難的 Winograd 基準測試，專注於常識推理。
6. GSM8k — 5-shot： GSM8k 包含了多樣化的小學數學文字問題，旨在衡量模型解決多步驟數學推理問題的能力。

步驟1. Clone EleutherAI LM Evaluation Harness

到 lm-evaluation-harness 的 GitHub 將評估工具 clone 下來。

git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness
cd lm-evaluation-harness

步驟2. 準備環境

推薦使用 conda 建立一個環境，你可以在 pyproject.toml 中找到要求的版本 python ≥ 3.8，與其將會安裝的 packages。

conda create -n LLM_evaluate python=3.8
conda activate LLM_evaluate
pip install -e .

步驟3. 工具介紹

lm-evaluation-harness 支援許多模型種類與商業模型，包含 HuggingFace Hub 上託管的模型，OpenAI、Anthropic 的 API，也有支援 Llama.cpp 或 vLLM 的接口，因此不論你是要評估已開放使用的 LLM 或個人 fine-tuning 後的 LLM，都可以使用這個工具。

該工具的參數非常多，可以參考其 Docs ，以下介紹幾個常用的：

• — model ：選擇要評估的模型類型，如 hf , gguf , vllm , openai 等。
• — model_args ：模型的位置與參數，可用 huggingface 的倉庫名稱或本地的 ./xxxxx 等。這個參數可以接受1個以上，用 , 分隔即可。
• — tasks ：決定哪些任務要評估，一樣可以接受一個以上。列表可以使用 lm-eval — tasks list 查看。
• — device ：使用的 GPU，要一個以上請使用 accelerate launcher 或參數 tensor_parallel_size
• — batch_size ： auto 代表自動選擇batch大小
• — output_path ：結果儲存位置。
• — use_cache ：緩存之前運行的結果，可以避免相同情境重複執行。
• — log_samples ： 把評估的過程記錄下來，包括全部的 Prompt 和 ans。

步驟4. 開始評估

如上面提到 lm-evaluation-harness 支援許多模型種類，因此以下會針對幾個常見的例子示範，其他的使用可以以此類推：

1. HuggingFace 託管的模型評估
2. 本地 HF 模型
3. 使用 llama.cpp 的模型

評估的 benchmarks 皆選用 HuggingFace 的 6 種指標，你可以使用以下指令查看 lm-evaluation-harness 支援的所有 task：

lm-eval --tasks list 

4.1 對 HuggingFace 託管的模型評估

如果你想對 HuggingFace Hub (例如 GPT-J-6B或你自己的模型) 託管的模型進行評估，你可以使用以下指令：

lm_eval --model hf \
    --model_args pretrained=EleutherAI/gpt-j-6B \
    --tasks arc_challenge, hellaswag, mmlu, triviaqa, winogrande, gsm8k \
    --device cuda:0 \
    --batch_size auto \
    --output_path ./eval_out/hf \
    --use_cache ./eval_cache/hf

4.2 對本地 HF 模型評估

如果你的 hf model 儲存在電腦中，則可以使用以下：

lm_eval --model hf \
    --model_args pretrained=./model_name \
    --tasks arc_challenge, hellaswag, mmlu, triviaqa, winogrande, gsm8k \
    --device cuda:0 \
    --batch_size auto \
    --output_path ./eval_out/local_hf \
    --use_cache ./eval_cache/local_hf

4.3 對使用 llama.cpp 的模型評估

如果你一直都是使用 llama.cpp 的 gguf ，那麼我們需要先將 API 開起來，之前 llama.cpp 的 教學 中有提到，可以使用 llama.cpp 內建的 ./server 快速架設 HTPP API，但這目前在 lm-evaluation-harness 不支援，因此我們需要使用 llama-cpp-python 來架設 API，主要有3步驟：

I. 切換環境 (可以另開一個tab進行)

conda activate llamaCpp

II. 安裝 llama-cpp-python

pip install 'llama-cpp-python[server]'

III. 啟動 server

python3 -m llama_cpp.server --model models_name.gguf

這樣便成功啟用 llama-cpp-python 幫你架設 API，URL 在 http://localhost:8000 與原始 llama.cpp 的 http://localhost:8080 不一樣，可以注意一下。

之後就可以使用以下指令進行評估：

lm_eval \
    --model gguf \
    --model_args base_url=http://localhost:8000 \
    --tasks arc_challenge, hellaswag, mmlu, triviaqa, winogrande, gsm8k \
    --device cuda:0 \
    --batch_size auto \
    --output_path ./eval_out/llamacpp \
    --use_cache ./eval_cache/llamacpp

實機畫面

步驟5. 使用 Weights & Biases 紀錄結果

lm-evaluation-harness 支援使用 Weights & Biases(W&B)，W&B 是一個機器學習實驗追蹤、視覺化和管理的平台。它被廣泛用於記錄機器學習模型的訓練過程，用於比較不同模型的性能，在這邊則是讓你可以很好的追蹤評估結果。

要使用 W&B 只需要加入 wandb_args 參數即可， project 輸入你在 W&B 中的專案名稱。

lm_eval \
    --model gguf \
    --model_args base_url=http://localhost:8000 \
    --tasks arc_challenge, hellaswag, mmlu, triviaqa, winogrande, gsm8k \
    --device cuda:0 \
    --batch_size auto \
    --output_path ./eval_out/llamacpp \
    --use_cache ./eval_cache/llamacpp \
    --wandb_args project=llm_eval_benchmark \
    --log_samples

接下來 W&B 會提供我們三個選項：

1. Create a W&B account: 如果你沒有 W&B 帳戶，選擇這個選項會引導你到 W&B官網 註冊，接遮辦好後就可以拿到 API KEY，再回來輸入即可。

2. Use an existing W&B account: 如果你已經有 W&B 帳戶，那麼跟著指示走就可以拿到你的 API KEY，假設你在 (1) Create a W&B account 找不到 API KEY 的話，可以用這邊的引導拿到。

3. Don’t visualize my results: 如果你不想註冊登入，你還是可以正常使用 W&B 紀錄結果，結果會儲存在 local，只是不能用網站的視覺化功能察看。

備註：你的 API KEY 會保存在 ~/.netrc 中，下次使用就不需要再選 3 個選項，但如果你想換帳戶的話，可以把文件刪掉重來。

輸入完 API KEY 後系統就會自動開始評估，等評估完後，你的結果會直接同步到 W&B。

接著你可以用上面的連結進到你的 W&B Project 中，結果已經視覺化呈現在網站上。

結論

lm-evaluation-harness 是一個很好用的工具，提供了一個強大且靈活的平台，可以評估各種不同的模型，非常適合一般使用者進行實驗和研究，希望透過這篇教學能讓你快速評估你的模型。

另外，除了 lm-evaluation-harness 外，市面上還有許多其他專門為 LLM 評估設計的框架，例如 LangChain 的 LangSmith、confidence-ai 的 DeepEval、TruEra 等。這些工具和框架各有千秋，你可以根據自己的具體需求和模型特性選擇最適合的評估工具。

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