QConサンフランシスコカンファレンスからのレポートで、Denys Linkov氏（Wisedocsのマシンラーニングヘッド及びVoiceflowのアドバイザー）が、大規模言語モデル（LLM）の精緻化にマイクロメトリクスを使用する洞察を共有しました。
最先端のAIシステムの構築において、緻密な評価、継続的な反復、厳格なプロンプトエンジニアリングの重要性が強調されたのです。
話題となっているのは、ユーザーの体験を反映したメトリクスの適用と、業界固有の専門知識を活用してこれらを定義することの大切さ。しかし、課題はLLMの使用が不明確であり、時にはユーザーの想定外の挙動に繋がることもあるとのこと。
それに対抗するため、Linkov氏は特定の問題点を計測し、事業のメトリクスに関連付けることを提案。これが、マルチリンガル機能の強化やコンテンツのモデレーションポリシーのようなマイクロメトリクスを取り入れる理由です。
Linkov氏の所属するVoiceflowはAIオーケストレーションプラットフォームで、顧客サポートやリードジェネレーションに適したワークフローを構築するツールを提供しています。これにより、ユーザーは独自のビジネスニーズに合わせて柔軟にシステムを設計できるようになります。
さらに、これらのテクノロジーを駆使し、ユーザーの想定される行動やドメイン外の問いも捉えながら、エンドユーザーに焦点を当てたAIシステムを構築することができるのです。
出典 : Denys Linkov on Micro Metrics for LLM System Evaluation https://www.infoq.com/podcasts/micro-metrics-llm-system-evaluation/
