LLMの評価：AIモデルのテストが重要な理由

ある企業が新しい従業員を採用すると想像してみてください。彼らの履歴書は素晴らしく、すべてのタスクを迅速かつ効率的に完了します。彼らの仕事は順調に進んでいるようですが、その質はどうでしょうか。その仕事は高品質で、正確で、信頼性がありますか？

他の新入社員と同様に、マネージャーは時間をかけて彼らの仕事を見直し、それが会社の基準を満たし、適切に機能していることを確認します。AIがビジネスの成果と意思決定において大きな役割を果たすようになるにつれて、企業はLLMについても同様の取り組みを行う必要があります。

大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のデータでトレーニングされ、テキストの理解と生成に関連するタスクに使用される基礎モデルです。たとえば、このタイプのAIシステムは、コンテンツの作成、要約、感情分析などの作業で特に役立ちます。

LLMは自然言語処理（NLP）の分野に革命をもたらし、新たな方法で生成AIに世間の注目を集めました。OpenAI社のChat GPT-3とGPT-4、およびMeta社のLlamaが最もよく知られた例ですが、さまざまな分野で幅広いLLMが使用されています。LLMは、チャットボット、バーチャル・アシスタント、言語翻訳ツール、コード生成システムなどのAIツールを強化します。

LLMアプリケーションがより幅広く採用されるようになってくると、特に医療や金融などのハイリスクな業種での使用が進むにつれて、その出力をテストすることがますます重要になっています。そこで、LLM評価を活用します。

LLM評価とは、大規模言語モデルの性能と機能を評価するプロセスです。LLM評価は、さまざまなタスク、データ・セット、メトリクスにわたってこれらのモデルをテストし、その有効性を評価します。

評価方法では、自動ベンチマークと人間主導のアセスメントを使用して、LLMの強みと弱みを見つけることができます。このプロセスでは、モデルの出力をグラウンド・トゥルース・データ（真実であると推定される情報）や人間が生成した応答と比較し、モデルの精度、一貫性、信頼性を判断します。LLM評価の成果は、研究者や開発者が改善すべき領域を特定するのに役立ちます。評価プロセスは、LLMの運用管理を伴う大規模言語モデルオペレーション（LLMOps）の中心的なコンポーネントでもあります。

LLMが日常生活で大きな役割を果たすため、その評価によって、LLMが意図したとおりに動作していることを担保する際に役立ちます。LLM評価は、技術的なニーズだけでなく、ユーザーや利害関係者との間の信頼構築にも役立ちます。

LLM評価は、次のことに活用できます。

• モデルのパフォーマンス
• 倫理的配慮
• 比較ベンチマーク
• 新モデル開発
• ユーザーと利害関係者の信頼構築

LLM評価では、モデルが期待どおりに機能し、タスクやドメイン全体で高品質の出力を生成しているかどうかが示されます。基本的な機能だけでなく、言語理解、生成の質、タスクごとの習熟度といったニュアンスを評価によって明らかにすることができます。また、知識のギャップや推論の矛盾など、潜在的な弱点を突き止めることができるため、研究者や開発者はより良い改善点を見出すことができます。

LLMは開発過程において、特にトレーニング・データを通じて人間のバイアスの影響を受けます。評価は、モデル応答における潜在的な偏見や不正確さを特定し、軽減するための一つの方法です。AI倫理に重点を置くことは、テクノロジーが社会的不平等を永続化させることを防ぎ、事実に基づいた結果をサポートするのに役立ちます。

LLM評価により、さまざまなモデルの性能を比較し、特定のユースケースに最適なモデルを選択できます。これは、無加工のパフォーマンス・メトリクスからの成果を計算効率や拡張性などの要素と比較するための標準化された手段を提供します。

LLM評価から得られる洞察は、新しいモデルの開発の指針となります。研究者による新しいトレーニング手法、モデル設計、または特定の機能を作成する方法の発見に役立ちます。

LLM評価は開発の透明性をサポートし、出力に対する信頼を構築します。その結果、組織は現実的な期待値を設定し、AIツールに対する信頼を醸成できます。

LLM評価とLLMシステム評価は密接に関連していますが、焦点は異なります。

LLM評価（LLMモデル評価ともいう）では、モデルの性能を評価します。さまざまなタスクやドメインにわたってテキストを理解し生成する能力に焦点を当てて、コア言語モデル自体を検討します。モデルの評価には通常、モデルの生の機能のテストが含まれます。これらの機能には、言語の理解、生成する結果の質、およびタスク固有の性能が含まれます。

LLMシステムの評価はより包括的であり、LLMを活用したアプリケーションの性能に関するエンドツーエンドの洞察が得られます。システム評価は、LLMを中心に構築されたエコシステム全体を対象とします。この取り組みには、拡張性、セキュリティー、APIやデータベースなどの他のコンポーネントとの統合が含まれます。

つまり、モデルの評価は、LLMが特定のタスクで機能することを確認することに重点を置いていますが、システム評価は、全体的な使用状況と有効性をより総合的に調べることです。どちらも堅牢で効果的なLLMアプリケーションを開発するには不可欠です。

LLM 評価の最初のステップは、モデルの使用目的に基づいて全体的な評価基準を定義することです。評価に使用されるメトリクスは数多くありますが、最も一般的なものには次のようなものがあります。

• 精度
• 再現率
• F1スコア
• 一貫性
• 当惑性
• BLEU
• ROUGE
• 遅延
• 毒性

分類や質問応答などのタスクにおける正解の割合を計算します。

LLM応答において、真陽性の実数または正しい予測に対して偽陽性を比較します。

精度と再現率を一つの指標に統合します。F1スコアは0〜1の範囲にあり、1は再現率と精度が優れていることを意味します。

生成されたテキストの論理フローと一貫性を評価します。

一連の単語またはテキストのサンプルをモデルがどの程度予測できるかを測定します。モデルがより安定して正しい結果を予測するほど、その当惑スコアは低くなります。

機械生成テキストの品質を、特に翻訳タスクで評価します。

テキストの要約を人間が作成したものと比較することで、その質を評価します。

モデルの効率と全体的な速度を測定します。

モデル出力内の有害または不快なコンテンツの存在を測定します。

LLM評価者は、明確な評価基準を確立し、モデルのパフォーマンスを評価するための包括的な手法を提供する評価フレームワークを選択します。たとえば、IBMのFoundation Model Evaluationフレームワーク（FM-eval）は、体系的、再現可能かつ一貫した方法で新しいLLMを検証および評価するために使用されます。

評価フレームワークには、LLMベンチマークが含まれます。LLMベンチマークは、結果を分析し評価プロセスをガイドするために使用される標準化されたデータセットまたはタスクです。フレームワークはLLMの評価方法を定義しますが、ベンチマークは評価する対象、つまり特定のタスクとデータを定義します。

LLMベンチマークは、質問応答、機械翻訳、要約、感情分析などの特定のスキルについてLLMをテストするためのサンプル・データ・セット、タスク、プロンプト・テンプレートで構成されています。また、性能と採点メカニズムを評価するためのメトリクスも含まれています。アセスメントの基準は、グラウンド・トゥルースまたは人間による設定に基づいています。

これらのベンチマークでLLMを評価することで、開発者は異なるモデルの性能を比較し、時間の経過とともに進捗を追跡することができます。広く使われているLLMベンチマークの例としては、以下のようなものがあります。

• MMLU（Massive Multitask Language Understanding）データ・セットは、さまざまなドメインにまたがる多肢選択式の質問のコレクションで構成されている。
• HumanEvalは、機能の正確性を特に考慮したコード生成におけるLLMの性能を評価する。
• TruthfulQAは、質問に対して真実の回答を生成するLLMの能力を測定することで、ハルシネーションの問題に対処する。
• General Language Understanding Evaluation（GLUE）とSuperGLUEは、自然言語処理（NLP）モデル、特に言語理解タスク用に設計されたモデルの性能をテストする。
• Hugging Faceデータセット・ライブラリーは、多数の評価データ・セットへのオープンソース・アクセスを提供する。

選択されたベンチマークは、ゼロ・ショット、フュー・ショット、ファイン・チューニング・テストを通じてLLMに導入され、モデルがどの程度適切に動作するかが確認されます。フュー・ショット・テストでは、LLMがタスクの実行方法を示す少数のラベル付きサンプルを取得した後、限られたデータで実行する能力について評価されます。ゼロ・ショット・テストでは、LLMにサンプルを与えずにタスクを完了することを要求し、新しい状況にどのように適応するかをテストします。また、ファイン・チューニングでは、特定のタスクにおけるLLMのコマンドを改善するために、ベンチマークで使用しているものと類似したデータ・セットでモデルをトレーニングします。

LLMの評価成果は、パラメーターの調整やファイン・チューニング、さらには新しいデータでの再トレーニングにより、モデルを改良し、イテレーションを行うために使用できます。

モデルの出力を評価する際、開発者や研究者は、LLM-as-a-judge評価とhuman-in-the-loop評価の2つのアプローチを用います。

LLM-as-a-judge評価では、LLMが自らの出力の質を評価するために使用されます。たとえば、モデルによって生成されたテキストをグラウンド・トゥルース・データ・セットと比較したり、当惑性やF1などのメトリクスを使用して成果を測定したりすることが含まれます。

human-in-the-loopアプローチでは、人間の評価者がLLMによる出力の質を評価します。このタイプの評価は、一貫性、関連性、ユーザー・エクスペリエンスなど、自動化されたメトリクスだけでは捉えるのが困難な、より微妙なアセスメントで役立ちます。

LLM評価には多くの実用的なユースケースがあります。例としては、次のようなものがあります。

検索拡張生成（RAG）では、LLM評価はモデルによって生成された回答の質をテストする際に役立ちます。研究者は、SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）やTruthfulQAなどのデータ・セットを使用して、モデルの回答をグラウンド・トゥルース回答と比較することにより、LLMを利用した質問応答システムの正確性を確認できます。

研究者は、BLEUや人間による評価などのメトリクスを使用して、チャットボットや機械翻訳システムが提供するテキスト応答の質をテストできます。これにより、生成されたテキストが、流暢で一貫性があり、文脈に適したものになることが担保されます。

研究者は、特殊なデータ・セットとメトリクスを使用して、LLMが生成したテキストに含まれるバイアスや毒性のあるコンテンツの存在について評価できます。たとえば、ToxiGenデータ・セットを使用すれば、モデルによる出力の毒性を評価できるため、より安全でインクルーシブなアプリケーションにつながる可能性があります。

研究者は、GLUEやSuperGLUEなどのベンチマーク・データセットを使用して、センチメント分析やNamed Entity RecognitionなどのさまざまなNLPタスクにおいて、異なるLLMの性能を比較することができます。

上記のユースケースに限らず、その他のユースケースでも、LLM評価は企業に重要なメリットをもたらします。改善すべき領域と弱点に対処する機会を特定することで、LLMの評価は、ユーザー・エクスペリエンスの向上、リスクの軽減、潜在的な競争上の優位性につながります。

LLM評価には多くのメリットがある一方で、いくつかの課題と限界にも直面しています。LLM開発のペースは速いため、標準化された長期間有効なベンチマークを確立することが困難になっています。文脈の理解を評価することは困難であり、バイアスの微妙なニュアンスを検出することも困難です。

説明可能性も問題です。LLMは「ブラックボックス」と見なされることが多いため、評価のために意思決定プロセスを解釈したり、その出力に寄与する要因を特定したりすることが困難になっています。

また、多くの評価データ・セットは、さまざまな言語や文化を表現していません。結果として、これらのデータ・セットでテストされたモデルは、特定のベンチマークでは優れたパフォーマンスを発揮するかもしれませんが、現実世界のシナリオでは苦労してしまう可能性があります。

LLMやその他の複雑な 機械学習 アプリケーションが新しい方法で開発され、適用され続けるにつれて、このような課題を克服して堅牢な評価を確保することは、評価者と開発者がLLMの有効性、安全性、および倫理的使用を改善する上で重要な役割を果たします。