- LangChainは、LLM-as-a-Judge向けの新しい自己改善型評価者を導入し、AIの出力を人間の選好に合わせることを目指している。
- LangChainは、LangSmithという評価ツールに自己改善型評価者を組み込み、人間の修正を少数の例として保存し、将来の評価に活用する。
- 自己改善型評価者の開発は、少数の例から学習するfew-shot learningの有効性と、Berkeleyの研究結果に影響を受けて行われた。
- LangSmithの自己改善型評価者は、評価プロセスを効率化し、人間の選好とより一致するようになることを目的としている。
- AI技術の進化に伴い、自己改善システムはAIの出力が効果的に人間基準を満たすことを確保する上で重要になる。
この記事ではLangChainが開発した自己改善型評価者について紹介されています。LangSmithという評価ツールに組み込まれたこの新機能は、人間の修正を学習し、評価を改善していく仕組みです。AIの出力を人間の選好に合わせるための重要な一歩と言える取り組みであり、今後のAI技術の発展に向けて期待される内容です。
元記事: https://blockchain.news/news/langchain-self-improving-evaluators-llm-judge