企業がAIモデル選定をする際、公開ベンチマークのスコアに魅力を感じがちですが、そこでの成績がビジネスニーズに合致しているとは限りません。例えば、大学院レベルの推論や高校数学のテストスコアは話題になりますが、企業アプリケーションにとって必ずしも役立つわけではありません。
実際、知識管理ツールやデザインアシスタント、顧客対応チャットボットなど、一般的な企業アプリケーションにおいては、AIモデルの性能を判断するのにこれらの指標はあまり関係がないのです。
企業にとって重要なのは、AIモデルを自社の具体的な用途に合わせて評価すること。そのためには、現実の環境でモデルがどのように機能するかをテストする、ビジネス固有の評価フレームワークを設計する必要があります。
これには、関連するリアルなデータでスケールを実行するためのマッチした評価戦略を採用することが求められます。モデルが適切でない場合、余計なメモリやレイテンシーが高いなどの問題が生じるリスクも考慮するべきです。
実社会でのテストを行わないと、モデル選択の失敗に繋がる恐れがあります。
出典 : Stop chasing AI benchmarks—create your own https://finance.yahoo.com/news/stop-chasing-ai-benchmarks-create-093000472.html
