AI技術が進化する中で、大規模な言語モデル（LLM）の評価は、その潜在力を理解しリスクを軽減するために重要です。特に教育やヘルスケアなどの分野で活用が進むAIですが、これらのモデル評価は信頼性や透明性の構築に不可欠なものとなっています。
本記事では、Amazon SageMakerとFMEvalを使ったLLMのプログラマティックな評価方法を紹介しており、その中で品質と責任ある運用にスポットを当てています。この評価フレームワークを通じて、データセットやAIモデルの追跡、結果の再現性の確保などが可能になり、開発プロセスの中でデータ駆動型の意思決定をサポートします。
開発者や研究者は、AIアプリケーションの透明性と信頼性を高めるためにも、モデルやデータの管理に効率的な手法を取り入れるべきでしょう。
出典 : Track LLM model evaluation using Amazon SageMaker managed MLflow and FMEval https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/track-llm-model-evaluation-using-amazon-sagemaker-managed-mlflow-and-fmeval/
