LLMOps ―本番環境における大規模言語モデル運用ガイド

7章LLMの評価

言語モデルはますます高度化していますが、その有効性を正確に評価することは依然として大きな課題です。

LLM評価の重要性は、学術界と産業界の双方から注目を集め、この分野の研究と検証に多くの人が取り組んでいます。それは問題の重要性と有効な解決策を見つけようとする集団的決意を示しています。これらの取り組みはイノベーションの速度を加速し、研究者がモデルを理解し改善するのに役立っています。

学術界では、研究者が新しい方法論を探り、革新的な指標を開発し、LLM評価の限界を押し広げるために厳密な実験を重ねています。有力な候補はいくつかありますが、多くの指標やスコアボードは短期間しか使えなかったり用途が限られていたりするため、明確な勝者はまだ現れていません。それでも業界のプレーヤーは、LLMの性能が現実の業務に及ぼす影響を強く意識しています。

評価の核心は、首尾一貫した文脈に関連したテキストの生成、ユーザー入力の理解、特定のタスクの完了など、LLMが意図した目的をどれくらい達成できたかを測ることです。この章では、さまざまなアプリケーションでこの課題に取り組むために設計された体系的なフレームワークと、これまでに有効だった工夫を紹介します。

7.1　評価が難しい理由

LLMの評価とは、LLMの性能と能力を見極めるプロセスです。LLMが意図した目的をどれくらい達成し、倫理的なガイドラインを守れているかを判断するために、複数の手法を組み合わせます。

機械学習ソリューションを開発してデプロイするには、従来のソフトウェア開発とは異なる新しい種類のテストや評価を用意します。特に機械学習モデルはトレーニング中に乱数を使うため、データセット全体での評価に加えて、トレーニングが正しく機能したことを確認できる個別のデータでも検証しなければなりません。しかし、一度モデルをトレーニングし終えると、ほとんどの機械学習モデルは推論時にランダムな手法を使わない決定論的な性質を持ち、同じ入力からは常に同じ出力が得られます。 ...