大規模言語モデル（LLM）は、機械学習アプリケーションにおいて新しいパラダイムを生み出しました。一方で、ユーザーは自分のニーズに合わせてモデルをカスタマイズできますが、モデルの重みやハイパーパラメータにはアクセスできません。プロンプトの微調整やモデルに与える情報を変えることで、モデルの振る舞いをコントロールします。
この仕組みは、従来の機械学習アプリケーションの開発に慣れている人々にとっては、エラー分析や修正のシステマティックなアプローチがないために混乱を招くことがあります。ランダムにプロンプトを変更しても、それぞれの修正がどのような影響をもたらすのかを測定することが難しいのです。
この問題を解決するため、エラーを体系的に理解し修正するための4段階プロセスがあります。まずはエラーを測定可能にするための準備段階、次にモデルが犯したエラーを特定し分類する評価段階、それに続いて見つかった一般的なエラーを修正するためのプロンプトを修正する段階、
最後に修正が他のタスクの能力に悪影響を及ぼさないか確認する最終化段階へと進みます。
これらのステップは、機械学習アプリケーションにおいても基本的な原則として適用されます。問題と解決策を正しい視点で考えることが重要になります。機械学習のアプリケーション制作に興味があるなら、GoPracticeのGenAI Simulatorコースが、創造性豊かなAIの活用方法と解決できる問題の枠組みを学ぶのに最適です。
出典 : How to analyze and fix errors in LLM applications – TechTalks https://bdtechtalks.com/2024/09/20/llm-application-error-analysis/