GenAI時代の幕開けとともに、大規模な言語モデル（LLM）の利用は急速に増加しています。開発者は、これらのモデルの出力の信頼性や正確性を確認することなく、素早い実装に走るリスクがあります。従って、安全かつ社会的に責任を持ったLLMの活用と評価のためのチェックとバランスのシステムを構築することは、ビジネス上の最善策であり、その正確性と性能を完全に理解するために不可欠です。
さまざまな手法でLLMを評価することは、開発者が強みと弱点を理解し、誤解を招くようなコードを出力してしまうリスクを検出して修正するのに役立ちます。順調に進むためには、LLMの複雑さを理解し、人間の判断を交えた定型的なテストを行う必要があります。さらに、複数のLLMを使い、最適な出力を選ぶための評価プロセスも新たな方法として導入されています。
しかし、人間の監視も欠かせません。データの品質が結果を左右するため、人間の評価階段を評価プロセスに組み込むことが重要です。モデルの監視は、特に初期段階で、現実世界の要件に合っているかを確認するために必要です。将来的に成功した社会に責任を持つAIを実現するためには、人間の創意工夫と機械学習の能力を組み合わせた共同作業が鍵となります。
出典 : https://www.techradar.com/pro/large-language-model-evaluation-the-better-together-approach