現代の人工知能（AI）分野において、巨大言語モデル（LLM）の開発と展開が重要視されています。
これらのモデルは、チャットボット、名前付きエンティティ認識（NER）、文章生成、要約、翻訳など様々なタスクで活躍しています。
しかし、パフォーマンスを最大化し長期にわたってLLMアプリケーションを安定させるためには、厳格で体系的な評価プロセスが欠かせません。
評価の反復的なプロセスには、進化する評価データセットの選定や、目的に合った評価基準の選択、強靭な評価インフラの確立が含まれます。
また、AIを使ってAIを評価することで、人手に頼ることなく、効率とコスト効果の点で重要な価値を提供する可能性があります。
オンラインとオフライン評価を合わせることで、開発から展開までのライフサイクル全体を通じて、LLMの品質を継続的に監視し、評価することができます。
本記事では、これらの評価方法や挑戦について詳しく探求し、LLMシステムの最適化とリアルワールドでの応用性の向上に向けた指針を提供しています。
出典 : https://medium.com/data-science-at-microsoft/evaluating-llm-systems-metrics-challenges-and-best-practices-664ac25be7e5