大規模言語モデル（LLM）は、その性能を正確に測定し、改善するために、適切な評価が不可欠です。
評価（エバリュエーション）は、モデルの質を見極め、問題点を特定するために重要です。
しかし、人間による評価は主観的で時間もコストもかかるため、自動化された手法の開発が進んでいます。
最新の研究では、別のLLMを使って評価を行う「LLM-as-a-Judge」や、複数のLLMを組み合わせるアンサンブル評価など、より正確な評価方法が模索されています。
ただし、LLMによる評価には、バイアスや解釈の難しさといった課題も存在します。
このような課題に対処するため、エバリュエーション手法の研究と開発が活発に行われており、今後のLLMの進化に大きく貢献すると期待されています。
出典 : メタが注目するLLM開発の次のステージ、自己改善ループを可能にする仕組みとは https://www.sbbit.jp/article/cont1/152142