最先端の大規模言語モデル（LLM）の性能を測定し、改善するための評価方法は多岐にわたっています。言語品質を判断する従来の指標、特定のタスクに対するLLM固有の評価基準、そして人間による評価が、その主要なカテゴリーです。
評価指標には、ROUGEやBLEUといったN-gramベースのメトリクスや、テキストのセマンティックな類似性を評価するBERTScoreなどが含まれます。しかし単にテキスト比較に頼るのではなく、倫理的考慮を含めた人間的な視点や、連続的なモデルの改善にも目を向けるべきです。
特に、バイアス検出や個人情報の取り扱いなどの観点から、LLMの安全性および倫理性の評価はリアルワールドでの応用に不可欠です。これらの全体的な評価フレームワークと注意深い検討により、LLMやそれを含むシステムの能力と正確さが適切に評価されることが期待されます。
高校生の皆さんも、このようにLLMを測る様々なメトリクスや考慮事項を理解することで、AIの本質とその進化をより深く理解できるようになります。
出典 : Navigating the LLM Evaluation Metrics Landscape https://www.rtinsights.com/navigating-the-llm-evaluation-metrics-landscape/
