長い文章を端的に伝える要約は、言語モデルが得意とする機能の一つですが、その評価は他のタスクに比べて非常に困難を伴います。従来の評価方法は、抽象的な要約の品質を測定する上で限界があることから、
新たな評価フレームワークの開発が求められています。本記事では、要約の質を定量的に測定するための簡単かつ実用的な方法について議論し、Confident AIが開発したDeepEvalフレームワークを改善した手法を紹介します。
この手法は要約の正確さ、要点の網羅性、簡潔さ、一貫性など複数の観点から評価し、人間による評価に近い精度を目指しています。GitHubで公開されているサンプルコードを使用し、約500語の要約を効果的に評価する具体的なプロセスを例に説明します。
要約の評価を高めることは、より正確で信頼性の高い言語モデルへと開発を進める重要な一歩です。さあ、AIの最先端を体験してみましょう。
出典 : How to Evaluate LLM Summarization https://medium.com/towards-data-science/how-to-evaluate-llm-summarization-18a040c3905d
