大規模言語モデル（LLM）は、ソフトウェア・アプリケーションの新たな可能性をロック解除した。LLMは、これまで以上にインテリジェントでダイナミックなシステムを実現します。
専門家の予測によると、2025年までには、これらのモデルを利用したアプリによって、ほぼ次のようなことが自動化されるという。 デジタル仕事の半分を自動化することができる。 .
しかし、このような能力をロック解除するにつれ、ある難題が立ちはだかる。それは、どのようにして大規模なアウトプットの品質を確実に測定するかということだ。設定を少し変えただけで、突然、出力が大きく変わってしまうのだ。このばらつきは、実世界での使用に向けてモデルを準備する際に重要な、パフォーマンスを測定することを困難にする。
この記事では、LLMシステム評価のベストプラクティスについて、導入前のテストから生産性まで、洞察を共有します。それでは始めましょう！
LLM 評価とは？
LLM評価メトリクスは、プロンプト、モデル設定、またはワークフローが設定した目標を達成しているかどうかを確認する方法です。これらのメトリクスは、あなたのLLMがどの程度うまくいっているのかについての洞察を与えてくれます。 大規模言語モデル の性能と、それが本当に実世界での使用に耐えられるかどうか。
今日、最も一般的なメトリクスは、検索拡張生成（RAG）タスクのコンテキスト・リコール、分類の完全一致、構造化出力のJSON検証、より創造的なタスクの意味的類似性を測定します。
これらのメトリクスはそれぞれ、LLMが特定のユースケースの基準を満たすことを独自に保証します。
なぜLLMを評価する必要があるのですか？
大規模言語モデル（LLM）は現在、幅広いアプリケーションで使用されています。期待される標準を満たし、意図された目的を効果的に果たすためには、モデルの性能を評価することが不可欠です。
こう考えてみよう： LLMは、カスタマーサポートのチャットボットからクリエイティブなツールまで、すべてを動かしており、より高度になるにつれて、より多くの場所で使用されるようになっています。
これは、LLMを監視し評価するためのより良い方法が必要であることを意味します。従来の方法では、これらのモデルが処理するすべてのタスクに追いつくことはできません。
優れた評価メトリクスは、LLMの品質チェックのようなものです。 このようなチェックがなければ、ミスがまかり通り、ユーザーをイライラさせたり、誤解を招いたりする可能性さえあります。
強力な評価メトリクスがあれば、問題を発見し、モデルを改善し、ユーザーの特定のニーズを満たす準備が整っていることを確認することが容易になります。こうすることで AIプラットフォーム あなたが仕事にしているAIプラットフォームが標準に合っていて、必要な結果を出せるかどうか。
📖 続きを読む::続きを読む LLM対ジェネレーティブAI：詳細ガイド
LLM評価の種類
評価は、モデルの能力を検証するためのユニークなレンズを提供する。それぞれのタイプは、信頼性が高く、安全で、効率的な展開モデルを構築するのに役立つ、さまざまな品質面を扱っています。
以下に、さまざまなタイプのLLM評価方法を示します：
- 本質的評価は、特定の言語タスクや理解タスクに対するモデル内部のパフォーマンスに焦点を当てます。通常、モデルの開発フェーズで実施され、コア能力を理解する。
- 外在的評価 は、実世界のアプリケーションにおけるモデルのパフォーマンスを評価します。このタイプの評価は、モデルがコンテキストの中でどれだけ特定の目標を満たすかを調べます。
- ロバストネス評価 予期せぬ入力や敵対的な条件を含む多様なシナリオにおいて、モデルの安定性と信頼性をテストします。潜在的な弱点を特定し、モデルが予測通りに動作することを保証します。
- 効率と待ち時間のテストでは、モデルのリソース使用量、速度、待ち時間を調べます。このテストは、モデルが合理的な計算コストで迅速にタスクを実行できることを保証します。
- 倫理・安全性評価* 倫理基準や安全ガイドラインにモデルが合致していることを確認します。
LLMモデル評価とLLMシステム評価の比較
大規模言語モデル（LLM）の評価には、モデル評価とシステム評価という2つの主なアプローチがあります。それぞれがLLMの性能の異なる側面に焦点を当てており、その違いを知ることは、これらのモデルの可能性を最大限に引き出すために不可欠です。
🧠 モデル評価では、LLMの一般的なスキルを評価します。このタイプの評価では、様々なコンテキストにおいて言語を正確に理解し、生成し、仕事をする能力についてモデルをテストします。これは、一般的な知能テストのように、モデルがどれだけ様々なタスクに対応できるかを見るようなものです。
例えば、モデルの評価では、「このモデルはどれだけ汎用性があるか？
LLM システム評価は、LLMが特定のセットアップや目的の中でどのように機能するかを測定します。ここでは、モデルの広範な能力というよりも、ユーザー体験を向上させるために特定のタスクをどのように実行するかを評価します。
しかし、システム評価では、「モデルがユーザーに対して、この特定のタスクをどれだけうまく処理できるか」というような質問に焦点を当てます。
モデル評価は、開発者がLLMの全体的な能力とリミットを理解し、改善を導くのに役立ちます。システム評価は、LLMが特定のコンテクストにおいてユーザーのニーズをどれだけ満たしているかに焦点を当て、よりスムーズなユーザー体験を保証します。
これらの評価を完了することで、LLMの長所と改善点を把握することができ、実際のアプリケーションにおいてより強力でユーザーフレンドリーなものとなります。
それでは、LLM評価の具体的なメトリクスを探ってみましょう。
LLM評価のメトリクス
信頼性が高く、流行の評価メトリクスには以下のようなものがあります：
1.難易度
本質的には、文中の次の単語に関するモデルの不確実性を示す。Perplexity のスコアが低いほど、モデルは予測に自信があり、より良いパフォーマン スにつながります。
📌 例:プロンプト "The cat sat on the. "からモデルがテキストを生成するとします。もしモデルが "mat "や "floor "のような単語を高い確率で予測するなら、それは文脈をよく理解し ており、その結果perplexityスコアは低くなります。
一方、"spaceship "のような無関係な単語を示唆する場合、当惑度スコアは高くなり、モデルが賢明なテキストを予測するのに苦労していることを示す。
2.BLEUスコア
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）スコアは、主に機械翻訳の評価やテキスト生成の評価に使用される。
スコアは0～1の範囲で、スコアが高いほど性能が高いことを示す。
例：*モデルが "The quick brown fox jumps over the lazy dog "という文を生成し、参照テキストが "A fast brown fox leaps over a lazy dog "の場合、BLEUは共有n-gramを比較します。
高いスコアは、生成された文が参照文と密接にマッチしていることを示し、低いスコアは、生成された出力がうまく整合していないことを示すかもしれない。
3.F1スコア
**F1スコアのLLM評価メトリクスは主に分類タスクのためのものです。これは、精度（正の予測の正確さ）と再現性（すべての関連するインスタンスを識別する能力）のバランスを測定します。
スコアの範囲は 0 から 1 で、スコアが 1 の場合は完璧な精度を示します。
例：*質問応答タスクにおいて、モデルが "空は何色ですか？"と質問され、"空は青です"(true positive)と答えるが、"空は緑です"(false positive)とも答える場合、F1スコアは正解と不正解の両方の関連性を考慮する。
このメトリクスは、モデルのパフォーマンスをバランスよく評価するのに役立ちます。
4.METEOR
METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)は、完全な単語マッチングを超えたものです。 同義語、ステミング、言い換えを考慮し、生成されたテキストと参照テキストの類似性を評価します。
例：*モデルが「The feline rested on the rug」を生成し、参照テキストが「The cat lay on the carpet」であった場合、METEORはBLEUよりも高いスコアを与えるでしょう。
このため、METEORは言語のニュアンスを捉えるのに特に有用である。
5.バーツスコア
BERTScoreは、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)のようなモデルから得られる文脈埋め込みに基づいてテキストの類似性を評価する。単語の完全な一致よりも意味に重点を置き、より良い意味的類似性評価*を可能にする。
例：「The car raced down the road」と「The vehicle sped along the street」という文章を比較する場合、BERTScoreは単語の選択だけでなく、根本的な意味を分析します。
単語は違っても、全体的な考え方は似ているため、生成されたコンテンツの有効性を反映した高いBERTScoreが導き出される。
6.人間による評価
人間による評価は、LLM評価の重要な側面です。 これは、の質を評価する人間の審査員を含む。 モデル出力 流暢さや関連性などの様々な基準に基づいて。フィードバックを集めるために、リッカート尺度やA/Bテストのようなテクニックを採用することができる。
📌 例:カスタマーサービスチャットボットからの応答を生成した後、人間の評価者は各応答を1から5のスケールで評価するかもしれません。例えば、チャットボットがカスタマーの問い合わせに対してクリアされた親切な回答を提供した場合、5点を獲得し、曖昧で分かりにくい回答は2点を獲得する可能性があります。
7.タスク固有のメトリクス
異なるLLMタスクには、それに合わせた評価メトリクスが必要です。
ダイアログ・システムでは、メトリクスはユーザー・エンゲージメントやタスク完了率を評価するかもしれない。コード生成の成功は、生成されたコードがコンパイルされる頻度やテストに合格する頻度によって評価されるかもしれません。
📌 例:カスタマーサポートのチャットボットでは、エンゲージメントレベルは、ユーザーがどれだけ長く会話に留まるか、またはどれだけフォローアップの質問をするかによって測定されるかもしれません。
ユーザーが頻繁に追加情報を尋ねてくるようであれば、そのモデルはユーザーとのエンゲージメントに成功し、クエリに効果的に対応していることを示しています。
8.頑健性と公平性
モデルの頑健性の評価には、予期しない入力や異常な入力にどれだけ対応できるかをテストすることが含まれる。 公正性のメトリクスは、モデルの出力の偏りを特定するのに役立ち、異なる人口統計やシナリオに対して公平に機能することを保証する。
例：「ユニコーンについてどう思いますか」というような気まぐれな質問でモデルをテストする場合、モデルはその質問を潔く処理し、適切な回答を提供する必要があります。その代わりに、意味不明な回答や不適切な回答をする場合は、頑健性に欠けることを示しています。
公平性テストは、モデルが偏った出力や有害な出力を出さないことを保証し、より包括的なプロモーションを行います。
/参照 https://clickup.com/ja/blog/120367/ai-subreddits/ AIシステム /参照
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📖 続きを読む: . 機械学習と人工知能の違い
9.効率性のメトリクス
言語モデルが複雑になるにつれて、速度、メモリ使用量、エネルギー消費に関する効率を測定することがますます重要になります。効率メトリクスは、応答生成時にモデルがどの程度リソースを消費するかを評価するのに役立ちます。
📌 例:大規模な言語モデルの場合、効率を測定するには、ユーザーのクエリに対する回答を生成する速度と、このプロセスで使用するメモリの量を追跡する必要があるかもしれません。
応答するのに時間がかかりすぎたり、リソースを過剰に消費するようであれば、チャットボットや翻訳サービスのようなリアルタイムのパフォーマンスを必要とするアプリケーションにとっては懸念材料となります。
さて、LLMモデルの評価方法はお分かりいただけたと思います。しかし、これを測定するにはどのようなツールを使えばいいのでしょうか？探ってみましょう。
ClickUp BrainがLLM評価を強化する方法
ClickUpは、ClickUp Brainと呼ばれるパーソナル・アシスタントを内蔵した、仕事のためのすべてアプリです。
/参照 https://clickup.com/ja/blog/134794/clickup-brain/ クリックUpブレイン /参照
は、LLMの成績評価にとって画期的なものです。やることは？
最も関連性の高いデータを整理して追跡し、チームを軌道に乗せます。AIを搭載したClickUp Brainは、最も優れたLLM評価ツールです。
ニューラルネットワーク・ソフトウェア
がある。このソフトを使うことで、プロセス全体がよりスムーズに、より効率的に、そしてこれまで以上に協力的になる。その能力を一緒に探ってみよう。
インテリジェント・ナレッジ・マネジメント
大規模言語モデル（LLM）を評価する際、膨大な量のデータを管理することは圧倒的に困難です。
ClickUp Brainでデータを要約し、パフォーマンスメトリクスの追跡を合理化します。
/参照 https://clickup.com/ai クリックUpブレイン /クリックアップブレイン
は、LLM評価のために特別に調整された重要なメトリクスとリソースを整理し、スポットライトを当てることができます。散らばったスプレッドシートや膨大なレポートを探し回る代わりに、ClickUp Brainはすべてを一箇所にまとめてくれます。パフォーマンス・メトリクス、ベンチマーク・データ、テスト結果はすべて、クリアされたユーザー・フレンドリーなインターフェースからアクセスできます。
この構成により、チームは雑音を排除して本当に重要な洞察に集中することができ、トレンドやパフォーマンスパターンの解釈が容易になります。
必要なものがすべて1か所にまとまっているため、単なるデータ収集からインパクトのあるデータ主導の意思決定へと移行し、情報の過多を実用的なインテリジェンスに変えることができます。
プロジェクトプランニングとワークフロー管理
LLM評価には綿密なプランニングとコラボレーションが必要ですが、ClickUpはこのプロセスを簡単に管理できます。
データ収集、モデル・トレーニング、パフォーマンス・テストなどの責任を簡単にデリゲート済みで、同時に優先度を設定して、最も重要なタスクが最初に処理されるようにすることもできます。また、カスタムフィールドを使用することで、プロジェクト固有のニーズに合わせてワークフローをカスタマイズできます。
LLM評価のワークフローを効率化するために、ClickUpを活用しよう。
ClickUpを使えば、誰がいつ何をやるのかが一目瞭然なので、作業の遅れを防ぎ、チーム全体のタスクをスムーズに進めることができます。最初から最後まで、すべてを整理して計画通りに進めることができます。
カスタムダッシュボードによるメトリクス追跡
LLMシステムのパフォーマンスを監視したいですか？
/参照 https://clickup.com/features/dashboards ClickUpダッシュボード /%href/
パフォーマンス指標をリアルタイムで可視化します。モデルの進捗を即座に監視することができます。これらのダッシュボードは高度にカスタマイズ可能で、必要なときに必要なものを表示するグラフやチャートを作成できます。
評価フェーズごとのモデルの精度の推移を見たり、各フェーズでのリソース消費を分解したりすることができます。この情報により、傾向を素早く発見し、改善すべき領域を特定し、その場で調整を行うことができます。
/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/11/image4-19.png ClickUp ダッシュボードで進捗をビュー /%img/
ClickUpダッシュボードで、評価の進捗を一目で確認できます。
次の詳細レポートを待つ必要はありません、
/参照 https://clickup.com/ja/blog/30206/dashboard-examples-in-clickup/。 ClickUpダッシュボード /%href/
ClickUpダッシュボード /%ref.comは、チームへの情報提供と迅速な対応を可能にし、データに基づいた意思決定を滞りなく行えるようにします。
自動化されたインサイト
データ分析には時間がかかりますが ClickUp Brainの機能 は、貴重な洞察をプロバイダーとして提供することで、負担を軽減します。重要な傾向をハイライトし、データに基づいて推奨事項まで提案するため、意味のある結論を導きやすくなります。
ClickUp Brainの自動化されたインサイトにより、生データから手動でパターンを探し出す必要はありません。この自動化により、チームは反復的なデータ分析に煩わされることなく、モデルのパフォーマンス向上に集中することができます。
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ClickUp Brainで実用的なインサイトを手に入れよう。
生成されたインサイトはすぐに使用できるため、チームは何が仕事で、どこに変更が必要かをすぐに確認できます。分析に費やす時間を短縮することで、ClickUpはチームが評価プロセスを加速し、実施に集中できるよう支援します。
ドキュメンテーションとコラボレーション
必要なものを見つけるために電子メールや複数のプラットフォームを探し回る必要はありません。
/参照 https://clickup.com/features/docs ClickUp ドキュメント /%href/
は、シームレスなLLM評価のためにチームが必要とするものをすべてまとめた中心的なハブです。ベンチマーク基準、テスト結果、パフォーマンス・ログなど、プロジェクトの鍵となる文書を1つのアクセス可能な場所に整理し、誰もが最新の情報にすばやくアクセスできるようにします。
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/を統合しています。 https://clickup.com/features/chat** クリックアップチャット。 /%href/
そして コメント チームメンバーがドキュメント内で直接、洞察について議論し、フィードバックを与え、変更を提案できるようにします。
これは、チームが発見を話し合い、プラットフォーム上で調整できることを意味し、すべてのディスカッションを適切かつ的確なものに保ちます。
/img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/11/image3-17.png ClickUp Docsでドキュメントを共同編集。 /クリックアップ
ClickUp ドキュメントをチームとリアルタイムで編集できます。
ドキュメントからチームワークまで、すべてがClickUp Docsの中で行われ、全員が最新の開発状況を確認、共有、行動できる合理的な評価プロセスが生まれます。
結果は？スムーズで統一されたワークフローにより、チームは完了した明確さで目標に向かうことができます。
ClickUpを試してみる準備はできましたか？その前に、LLM評価を最大限に活用するためのヒントとコツについて説明しましょう。
LLM評価のベストプラクティス
LLM評価への構造化されたアプローチは、モデルがニーズを満たし、ユーザーの期待に沿い、有意義な結果をもたらすことを保証します。
明確なオブジェクトを設定し、エンドユーザーを考慮し、様々なメトリクスを使用することで、長所と改善点を明らかにする徹底的な評価の形になります。以下は、プロセスを導くためのベストプラクティスです。
🎯 明確なオブジェクトを定義する。
評価プロセスを開始する前に、大規模言語モデル（LLM）に何を達成させたいかを正確に知ることが重要です。時間をかけて、モデルの具体的なタスクや目標を概説しましょう。
📌 例:機械翻訳のパフォーマンスを向上させたい場合、到達したい品質レベルを明確にします。明確な目標を持つことで、最も関連性の高いメトリクスに集中することができ、目標に沿った評価と正確な成功測定が可能になります。
╱ 読者を考慮しましょう。
誰がLLMを利用し、どのようなニーズがあるかを考えましょう。想定するユーザーに合わせた評価を行うことが重要です。
📌 例:あなたのモデルが魅力的なコンテンツを生成するためのものであれば、 流暢さや一貫性といったメトリクスに細心の注意を払いたいでしょう。利用者を理解することは、評価基準を洗練させ、モデルが実用的な応用において真の価値を提供することを確認するのに役立ちます。
📊 多様なメトリクスを活用する。
LLMを評価するのに1つのメトリクスだけに頼らないでください。それぞれのメトリクスは異なる側面を捉えているため、複数のメトリクスを使用することで、長所と短所の両方を特定することができます。
例： 📌 BLEUスコアは翻訳の質を測るには最適ですが、クリエイティブ・ライティン グのニュアンスをすべてカバーできるわけではありません。予測精度のための当惑度や、コンテキストのための人間による評価などのメトリクスを組み込むことで、モデルのパフォーマンスをより包括的に理解することができます。
LLM ベンチマークとツール
大規模言語モデル(LLM)の評価には、多くの場合、業界標準のベンチマークや、様々なタスクにおけるモデルのパフォーマンスを測定するための専用ツールが用いられます。
ここでは、評価プロセスに構造と明快さをもたらす、広く使用されているベンチマークとツールの内訳を紹介します。
主なベンチマーク
- GLUE (General Language Understanding Evaluation): GLUEは、文の分類、類似性、推論など、複数の言語タスクにわたってモデルの能力を評価します。GLUEは、汎用的な言語理解を処理する必要があるモデルのためのベンチマークです。
- SQuAD (Stanford Question Answering Dataset): SQuAD評価フレームワークは読解に理想的で、テキストパッセージに基づく質問に対してモデルがどの程度回答できるかを測定します。カスタマーサポートや知識ベースの検索など、正確な回答が重要なタスクにカスタムで使用されます。
- SuperGLUE:GLUEの強化バージョンであるSuperGLUEは、より複雑な推論や文脈理解のタスクでモデルを評価します。特に高度な言語理解を必要とするアプリケーションに、より深い洞察を提供します。
必須評価ツール
- [ハグする顔](https://huggingface.co) そして、全体的な応答の一貫性である。このプロセスは、モデルの長所と短所をより明確に描き出し、改良が必要な部分を発見するのに役立つ。
ここでは、LLM評価中に生じる一般的な課題について詳しく見ていきます。
1.トレーニングデータの重複
モデルがすでにテストデータを見たことがあるかどうかを知るのは難しい。LLMは膨大なデータセットでトレーニングされるため、テスト問題がトレーニング例と重複している可能性があります。
2.一貫性のないパフォーマンス
LLMは予測不可能な反応をすることがある。ある瞬間には印象的な洞察力を発揮し、次の瞬間には奇妙なエラーをしたり、架空の情報を事実として提示したりする（「幻覚」として知られている）。
このような一貫性のなさは、LLMのアウトプットがある分野では輝いていても、他の分野では不十分であることを意味し、その全体的な信頼性と質を正確に判断することを難しくする。
3.敵対的な脆弱性
**LLMは、巧妙に細工されたプロンプトに騙されて、欠陥のある回答や有害な回答を生成するような、敵対的な攻撃を受ける可能性がある。このような敵対的な弱点をテストすることは、モデルの境界がどこにあるかを理解する上で極めて重要である。
実践的LLM評価ユースケース
最後に、LLM評価が本当に効果を発揮する一般的な状況をいくつか紹介します：
カスタマーサポートのチャットボット
LLMは顧客のクエリに対応するチャットボットで広く使われています。モデルがどの程度うまく応答するかを評価することで、正確で、役に立ち、文脈に関連した回答を提供できるようになります。
顧客の意図を理解し、多様な質問に対応し、人間のような応答を提供する能力を測定することが極めて重要です。これにより、ビジネスはフラストレーションを最小限に抑えながら、スムーズな顧客体験を確保することができる。
コンテンツ生成
多くのビジネスが、ブログコンテンツ、ソーシャルメディア、商品説明の生成にLLMを利用している。生成されたコンテンツの品質を評価することで、文法的に正しく、魅力的で、ターゲットに関連したコンテンツであることを確認することができます。高いコンテンツ水準を維持するためには、創造性、一貫性、トピックとの関連性などのメトリクスが重要です。
センチメント分析
LLMは、カスタマーのフィードバック、ソーシャルメディアへの投稿、製品レビューのセンチメントを分析することができます。テキストが肯定的か、否定的か、中立的かをモデルがどれだけ正確に識別しているかを評価することが重要です。これは、ビジネスが顧客の感情を理解し、製品やサービスを改良し、ユーザー満足度を高め、マーケティング戦略を改善するのに役立ちます。
コード生成
開発者は、コード生成を支援するために LLM をよく使用します。機能的で効率的なコードを生成するモデルの能力を評価することは非常に重要です。
生成されたコードが論理的に正しく、エラーがなく、タスクの要件を満たしているかどうかをチェックすることが重要です。これにより、必要な手作業によるコードの量を減らし、生産性を向上させることができる。
クリックアップでLLM評価を最適化しよう
LLMの評価は、目標に沿った適切なメトリクスを選択することが重要です。鍵は、翻訳品質の向上、コンテンツ生成の強化、特殊タスクの微調整など、具体的な目標を理解することです。
RAGメトリクスやファインチューニングメトリクスなど、パフォーマンス評価に適したメトリクスの選択は、正確で意味のある評価の基礎を形成します。一方、G-Eval、Prometheus、SelfCheckGPT、QAGなどの高度な採点ツールは、強力な推論能力によって正確な洞察を提供します。
しかし、だからといってこれらのスコアが完璧というわけではありません。
LLM出願評価を進捗させる際には、特定の使用ケースに合わせてプロセスを調整しましょう。すべてのシナリオに通用する普遍的なメトリクスはありません。コンテクストに焦点を当てながらメトリクスを組み合わせることで、モデルのパフォーマンスをより正確に把握することができます。
LLM評価を合理化し、チームコラボレーションを改善するために、ClickUpはワークフローを管理し、重要なメトリクスを追跡するための理想的なソリューションです。
チームの生産性を高めたいですか？
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