著者 |ギャン・プラカシュ・トリパティ 編纂者：岳陽 目次
01はじめにChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の登場により、利用可能なモデルの数は飛躍的に増加し、ほぼ毎日新しいLLMがリリースされています。しかしながら、これらの大規模言語モデルの品質を評価するための普遍的な基準は未だ存在していません。本稿では、既存の大規模言語モデル（LLM）と、LLMに基づく体系的な評価フレームワークをレビューします。さらに、LLMのどの要素を評価すべきかを分析します。 出典: コバス・グレイリング 02包括的な LLM 評価フレームワークが緊急に必要である理由技術開発の初期段階では、改善点を特定するのは比較的容易です。しかし、技術が進歩し、新たな選択肢が登場するにつれて、どの選択肢が最適かを判断することはますます困難になります。そのため、LLMの質を正確に評価するための信頼できる評価フレームワークが不可欠になります。 LLM（法学修士課程）の適切な評価フレームワークが緊急に必要とされています。このフレームワークは、以下の3つの方法でLLMを評価するために使用できます。
次のセクションでは、現在のモデル評価パラダイムを確認します。 03既存のLLM評価フレームワークとは何ですか?大規模言語モデル（LLM）を評価し、様々なアプリケーションにおける品質と有用性を判断することは極めて重要です。LLMを評価するためのフレームワークはいくつか存在しますが、自然言語処理のあらゆるタスクを網羅できるほど包括的なものはありません。そこで、既存の主流の評価フレームワークを検証してみましょう。 04既存の評価フレームワークの問題点大規模言語モデルを評価するための上記の手法はそれぞれに利点がありますが、いくつかの重要な要素を考慮すると、どれも完璧ではないように思われます。
次のセクションでは、包括的な評価フレームワークに含めるべきすべての重要な要素をリストします。 05 LLMを評価する際に考慮すべき要素は何ですか?既存の大規模モデル評価フレームワークの課題を検討した後、次のステップは、大規模言語モデル（LLM）の品質を評価する際に考慮すべき要素を特定することでした。LLMの仕組みと動作原理をある程度理解し、複数のLLMをテストした経験のある12名のデータサイエンス専門家に意見を求めました。この調査は、彼らの理解に基づいてすべての重要な要素をリストアップし、それに基づいてLLMの品質を評価することを目的としていました。 最終的に、考慮すべきいくつかの重要な要素が見つかりました。 1. 本物であること LLMによって生成される結果の正確さは非常に重要です。これには、事実の正確さだけでなく、推論と解決策の正確さも含まれます。 2. スピード モデルが結果を生成する速度は、特に大規模なモデルを重要なユースケースに導入する必要がある場合に重要です。状況によっては、遅い大規模モデルでも許容される場合もありますが、迅速に行動するチームには、より高速なモデルが必要です。 3. 正しい文法と読みやすさ LLMは、読みやすい形式で自然言語を生成する必要があります。正確で適切な文法と文構造を確保することが非常に重要です。 4. 偏見を持たない LLM は、性別、人種、その他の要因に関連する社会的偏見から自由でなければなりません。 5. 回答のための参考文献 モデルの応答の源を理解することは、その根拠を繰り返し検証するために不可欠です。これがなければ、LLMのパフォーマンスは常にブラックボックスのままです。 6. 安全と責任 AIモデルのセキュリティ確保は不可欠です。多くの企業がこれらの大規模モデルのセキュリティ確保に取り組んでいますが、依然として改善の余地は大きく残されています。 7. 文脈を理解する 人間がAIチャットボットに個人的な生活に関するアドバイスを求める場合、モデルが特定の状況に基づいてより良い解決策を提供することが重要です。同じ質問を異なる状況で尋ねると、異なる回答が返ってくる可能性があります。 8. テキスト操作 LLM は、テキストの分類、翻訳、要約などの基本的なテキスト操作を実行できる必要があります。 9. IQ IQは人間の知能を評価するために使用される指標であり、機械にも適用できます。 10. 感情的知性 感情知能（EQ）は人間の知能のもう一つの側面であり、LLMにも応用できます。EQの高いモデルはより安全に利用されます。 11. 多機能 モデルがカバーできるドメインと言語の数は、モデルを汎用 AI またはドメイン固有の AI として分類するために使用できるもう 1 つの重要な要素です。 12. リアルタイム更新 情報をリアルタイムで更新できるモデルは、より広範な貢献を果たし、より良い結果を生み出すことができます。 13. コスト 開発および保守コストも考慮する必要があります。 14. 一貫性 同じまたは類似のプロンプトは、同じまたはほぼ同じ応答を生成する必要があります。そうでない場合、商用環境での展開の品質を確保することが難しくなります。 15. プロジェクトの必要性の度合いを示します。 より良い応答を得るために必要な詳細かつ構造化されたヒントの量は、2 つのモデルを比較するためにも使用できます。 06要約大規模言語モデル（LLM）の開発は、自然言語処理分野に革命をもたらしました。しかしながら、これらのモデルの品質を評価するには、包括的かつ標準化された評価フレームワークが依然として必要です。既存のフレームワークは貴重な参考資料を提供していますが、包括性と標準化が欠如しており、セキュリティを評価要素として組み込んでいません。 信頼できる評価フレームワークは、信頼性、スピード、正確な文法と読みやすさ、バイアスのなさ、回答参照の追跡可能性、セキュリティと説明責任、文脈の理解、テキスト操作、インテリジェンス、感情知能、汎用性、リアルタイム更新といった要素を考慮する必要があります。このようなフレームワークを開発することで、企業はLLMをより責任を持って公開し、その品質、使いやすさ、セキュリティを確保できるようになります。関連機関や専門家と協力し、現実的かつ包括的なLLM評価フレームワークを確立することが不可欠です。 終わり この記事は、原著者の許可を得てBaihai IDPによって翻訳されました。翻訳の転載をご希望の場合は、お問い合わせください。 オリジナルリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/how-to-evaluate-a-large-language-model-llm/ |
