QConサンフランシスコ会議2024で、Denys Linkov氏は大規模言語モデルの評価に関する複雑さとマイクロメトリクスの重要性について話しました。
言語モデルは可能性に満ちているものの、パフォーマンスの測定と改善の際に直面する課題も多いです。
Linkov氏は、ビジネス目標と連携したマイクロメトリクスの作成、追跡、改善の枠組みを提供し、システムの進化に応じてメトリクスを適応させることの重要性を強調しました。
具体的な例として、「I am a potato」と「I like to eat potatoes」という文を異なるモデルが誤って高い類似性で結びつける事例を挙げ、単一のメトリクスに過度に依存する問題点を指摘しました。
このような誤りは、シンプルなアプローチの限界と、複雑な評価戦略への必要性を浮き彫りにします。
また、LLMを自身のパフォーマンス評価に用いる際の課題、特に短いプロンプトを評価する場合に、人間の判断との不一致が生じやすいことについて解説しました。
そして、パフォーマンスレビューにおける具体的なフィードバックのように、LLMのパフォーマンスの特定の側面を狙ったマイクロメトリクスの構築の提案や、始動から革新に向けて進むメトリクスの段階的アプローチを概説しました。
観察可能性を高めることも、彼のプレゼンテーションの中心テーマの一つでした。
ソフトウェアエンジニアリングから借用した概念を元に、メトリクス、ログ、トレースを監視する堅牢なシステムの推進を主張しました。
例えば、英語で返答するドイツ語チャットボットのような予期せぬ言語の変化に即座に対応できるようにします。
Linkov氏の提供する考え方は、Linkedin Learningコースで詳細を探求することができ、彼の発表やビデオは、数週間以内に会議のウェブサイトに掲載される予定です。
出典 : Micro Metrics for LLM System Evaluation at QCon SF 2024 https://www.infoq.com/news/2024/12/llm-eval-micro-metric/
