「業界アプリケーションにおける大規模言語モデルを評価するための4つの重要な要素」

4 Important Elements for Evaluating Large Language Models in Industry Applications

ユースケースは、顧客のニーズと業界固有のガイドラインによって異なります。4つの重要な指標を使用して、適切なLLMの選択方法を学びましょう。

過去数ヶ月間、私は法律、医療、金融、テクノロジー、保険業界の人々とLLMの導入について話す機会がありました。それぞれが独自の要件と課題を持っています。たとえば、医療ではプライバシーが最重要視されます。金融では、正確な数字を得ることが最も重要です。弁護士は、法的文書の起草などのタスクに特化した、調整されたモデルを望んでいます。

この記事では、特定のケースに適したモデルを選ぶのに役立つ主要な意思決定要素について説明していきます。

レスポンス品質

サティア・ナデラは、Microsoft Inspireの2023年の基調講演で述べたように、生成AIが導入する主要なパラダイムシフトは2つあります：

1. より自然な言語のコンピュータインターフェース
2. すべてのカスタムドキュメントの上に配置された推論エンジン

レスポンス品質は、これらの2つの使用カテゴリーで非常に重要です。コンピュータとのインターフェースは、ますます自然な言語に近づいてきています（PythonがC++と比較してどれだけ友好的であるか、またはC++がマシン言語と比較してどれだけ友好的であるかを考えてみてください）。しかし、これらのプログラミング言語の信頼性は、実際には問題になったことはありません。問題がある場合は、プログラミングのバグと呼び、それを人間のエラーとして扱います。しかし、LLMからのより自然なインターフェースは、幻想的な回答をしたり、間違った回答をしたりすることで知られているため、新しいタイプの「AIバグ」が導入されます。したがって、レスポンス品質は非常に重要です。

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2番目のユースケースでも同様です。私たちはみなGoogle検索を使用するのに慣れていますが、Googleはベクトル埋め込みや他のマッチング技術を使用して、質問に対する回答を含む可能性が最も高いページを見つけ出しています。ページが間違った結果を表示する場合、これもまた人間のエラーであり、誤った情報をリストする人間のミスです。しかし、LLMは再び回答…

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