ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ: Настроить pairwise evaluation для моделей

1. Цель задачи

Разработать пайплайн парного (pairwise) сравнения ответов нескольких LLM и построить их Elo-рейтинг. Выполнить не менее 1000 уникальных парных сравнений, используя автоматического судью (LLM-judge) или симуляцию человеческих предпочтений. Ключевой результат: итоговый рейтинг моделей с Elo-оценками, таблица рангов и визуализация изменений рейтинга в процессе сравнений.

2. Исходные данные

Если нет реального инструмента — симулируем:

1. Загрузим датасет lmsys/chatbot_arena_conversations (Hugging Face).
2. Выберем 4 модели: Llama-3-8B, Mistral-7B, Qwen2.5-7B, GPT-4o-mini (только ответы на вопросы, не промпты).
3. Прочитаем первые 300 промптов и ответы к ним (если не хватает — дополнить синтетическими).
4. Для симуляции судьи: для каждой пары (модель A, модель B) на каждый промпт сгенерируем случайное предпочтение с вероятностью 0.5 + bias (0.1 для лучшей модели), чтобы имитировать рейтинг. bias задать по своему усмотрению.
5. Вместо вызова API будем использовать предвычисленные матрицы предпочтений — это ускорит разработку.

3. Технологический стек

4. Этапы выполнения

Этап 1: Подготовка данных и судьи (2 часа)

Действия

1. Установить зависимости: pip install pandas numpy matplotlib seaborn datasets openai tqdm.
2. Загрузить датасет lmsys/chatbot_arena_conversations:

   from datasets import load_dataset
   ds = load_dataset("lmsys/chatbot_arena_conversations", split="train")
   

3. Отфильтровать только нужные модели (например, выборка по model_a, model_b, winner). Создать словарь model -> список ответов на 200 уникальных промптов. Если в датасете меньше 4 моделей – дополнить ответами других моделей из того же датасета или сгенерировать синтетически.
4. Определить функцию judge: если используется реальный LLM – написать промпт для сравнения (см. пример ниже). Если симуляция – создать функцию, возвращающую 'A', 'B' или 'tie' с заданными вероятностями.

Пример промпта для judge

Compare the following two responses to the given instruction.
Instruction: {prompt}
Response A: {answer_a}
Response B: {answer_b}
Output ONLY "A" if A is better, "B" if B is better, or "tie" if equal.

Ожидаемый результат этапа Загруженный и структурированный датасет, готовая функция judge (реальная или симулятор).

Этап 2: Генерация 1000 пар для сравнения (1 час)

Действия

1. Определить все возможные упорядоченные пары моделей (A, B) без повторения. Для N=4 это 6 пар.
2. Каждую пару прогонять на случайно выбранном промпте (не повторяя один и тот же промпт для одной пары, если это возможно). Чтобы набрать 1000 сравнений, нужно распределить 1000 / 6 ≈ 167 сравнений на каждую пару. Если промптов всего 200, то можно повторять промпты для разных пар (но не для одной).
3. Реализовать итератор или цикл, который генерирует 1000 пар (model_a, model_b, prompt). Сохранить список в DataFrame columns: [pair_id, model_a, model_b, prompt, answer_a, answer_b, true_winner] (true_winner = результат judge).
4. Учесть баланс: для каждой пары должно быть примерно равное количество игр (допустимо отклонение ±5%).

Ожидаемый результат этапа DataFrame с 1000 строк готовых к оценке пар.

Этап 3: Проведение сравнений и сбор результатов (2-4 часа)

Действия

1. Применить функцию judge к каждой строке DataFrame.
   • Если используется API: добавить обработку ошибок (retry, rate-limiting) и логирование.
   • Если симуляция: просто вызвать детерминированную или случайную функцию.
2. Сохранить результаты в колонку judge_winner (или simulated_winner). Для симуляции использовать фиксированный seed для воспроизводимости.
3. Рассчитать базовые метрики: количество побед каждой модели, процент побед в парах, долю ничьих.
4. Вывести гистограмму распределения побед/ничьих.

Ожидаемый результат этапа DataFrame с колонками [..., judge_winner]. Статистика по победам.

Этап 4: Расчёт Elo-рейтинга (1.5 часа)

Действия

1. Написать функцию для обновления Elo по правилам:
   • Начальный рейтинг каждой модели = 1500.
   • Коэффициент K = 32 (или 16 для более консервативного изменения).
   • Для каждой игры:
     • Вычислить ожидаемый результат: E_A = 1 / (1 + 10^((R_B - R_A)/400)), E_B = 1 - E_A.
     • Обновить: если победил A: R_A_new = R_A + K*(1 - E_A); R_B_new = R_B + K*(0 - E_B). Если ничья: R_A + K*(0.5 - E_A), аналогично для B.
   • Применять ко всем играм последовательно (порядок влияет, но для оценки достаточно случайного).
2. Реализовать итеративное обновление рейтинга:

   elo = {model: 1500 for model in models}
   for _, row in df.iterrows():
       a, b = row['model_a'], row['model_b']
       winner = row['judge_winner']
       # обновление
   

3. После всех игр вывести итоговый рейтинг. Отсортировать по убыванию.

Ожидаемый результат этапа Словарь model -> elo_score. DataFrame с историями рейтингов после каждой игры (для визуализации).

Этап 5: Визуализация и анализ (1.5 часа)

Действия

1. Построить график изменения Elo по ходу игр (ось X – номер игры, Y – рейтинг) для каждой модели.
2. Построить матрицу попарных побед (heatmap): для каждой пары показать процент побед A над B.
3. Составить итоговую таблицу рангов: Модель, Elo, количество игр, побед, ничьих, поражений.
4. Написать краткий вывод: какая модель заняла первое место, есть ли статистически значимые различия (используя доверительные интервалы Elo, например bootstrap).
5. Сохранить все графики в PNG, таблицы в CSV.

Ожидаемый результат этапа Отчёт (Jupyter Notebook или PDF) с графиками, таблицами, выводами.

5. Критерии приемки (Definition of Done)

• Собрано не менее 1000 уникальных парных сравнений (каждая пара – два ответа на один промпт).
• Для каждой пары получен результат judge: победа A, победа B или ничья.
• Расчёт Elo-рейтинга запущен корректно с документированными параметрами (K, начальный рейтинг).
• Итоговый рейтинг моделей представлен в виде отсортированной таблицы.
• Построены два графика: динамика Elo и heatmap парных побед.
• Скрипт воспроизводим: при запуске с тем же seed даёт те же результаты.
• Код покрыт комментариями, логирование выводит прогресс обработки.
• В README описаны шаги запуска и интерпретация результатов.

6. Ожидаемый результат

• Основной файл скрипт pairwise_elo.py или Jupyter Notebook pairwise_evaluation.ipynb.
• Содержание
  • Загрузка/генерация данных.
  • Функции judge (реальная/симулятор).
  • Цикл генерации пар и проведения сравнений.
  • Расчёт Elo.
  • Визуализация.
• Дополнительные файлы results.csv (таблица с парами и результатами), elo_history.csv (рейтинг после каждой игры), final_ranking.csv, график elo_curve.png, heatmap pairwise_heatmap.png.
• Опционально if-else для выбора между симуляцией и реальным API, конфигурационный файл.

7. Возможные сложности и их решение

8. Бюджет времени (оценка)

Примечание для первого раза При использовании реального API время этапа 3 может возрасти до 4-6 часов из-за ограничений скорости и ручной обработки ошибок. Симуляция может сократить общее время до 3-4 часов.

9. Связанные вопросы из базы знаний

10. Чек-лист самопроверки

• Я выбрал не менее 4 моделей и не менее 200 уникальных промптов.
• Я сгенерировал ровно 1000 пар (или больше) с честным распределением по парам.
• Функция judge возвращает один из трёх вариантов: 'A', 'B', 'tie'.
• Я проверил, что Elo обновляется корректно для ничьих (0.5).
• График динамики Elo показывает сходимость рейтинга к стабильным значениям.
• В коде есть случайное перемешивание порядка игр, seed зафиксирован.
• Я сохранил все промежуточные результаты (сырые пары, историю Elo) в CSV.
• Я интерпретировал итоговый рейтинг: разница >100 пунктов обычно значима.
• Я написал комментарии и README для воспроизведения.