技術記事要約
- 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くなった。
- LLMは、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。
- LLMの簡単な利用の利点は、成果が不安定になることがある。
- 企業は、独自の使用ケースに基づいたカスタムな評価を作成する必要がある。
- 評価は、実際のユーザーデータをキャプチャしてテストにフォーマットすることで作成される。
私の考え
企業が自社の使用ケースに合わせたカスタムな評価を行うことは、AIソリューションの効果的な開発のための重要なステップです。公開のベンチマークに頼らず、企業は独自の評価基準を設定する必要があります。また、新しいモデルへの切り替えやデータの変化に対応するために、オンラインスコアリングシステムの導入が重要だと感じます。
元記事: https://venturebeat.com/ai/how-custom-evals-get-consistent-results-from-llm-applications/