要約
- 大規模言語モデル（LLM）の進歩により、機械学習アプリケーションの作成の障壁が低下した。
- LLMを使用することで、独自の機械学習モデルのトレーニングが必要だったタスクを実行できる。
- 企業は公開ベンチマークではなく独自の評価基準を作成する必要がある。
- 評価の主な要素はデータ、タスク、スコアリング関数で構成される。
- LLMは結果を評価することが元のタスクを実行するよりも簡単であり、正しいプロンプトが必要。
感想
記事では、LLMの進歩に伴う利点と注意点が述べられています。企業が独自の評価基準を作成し、継続的に改善することが重要であることが強調されています。LLMを効果的に活用するためには、正確なプロンプトや適切な評価基準が欠かせないことが示唆されています。また、企業がモデルの変更やデータの変化に適応するために、継続的な評価システムの導入も重要であると感じました。
元記事: https://venturebeat.com/ai/how-custom-evals-get-consistent-results-from-llm-applications/