- OpenAIのChatGPTが2022年11月に登場して以来、LLM（Large Language Models）は自然言語理解からテキスト生成まで、さまざまな産業で革新をもたらしている。
- LLMアプリケーションのパフォーマンスを測定するための幅広い指標と方法が概説されており、技術的パフォーマンスとユーザーエクスペリエンス、ビジネスニーズをバランスさせる評価フレームワークについての洞察が提供されている。
- LLMアプリケーションのパフォーマンスは、精度、コスト、遅延の3つの観点から見ることが重要であり、責任あるAIの基準を持つことも重要である。
- 分類タスクやテキスト生成、RAGベースのアプリケーションなどのLLMアプリケーションには、それぞれ適切な評価メトリクスがあり、適切な評価が重要である。
- アプリケーションの成功は、実際のユースケースに依存し、精度、コスト、遅延のバランスが重要である。
私の考え：
この記事では、LLMアプリケーションのパフォーマンス評価に関する重要な観点やメトリクスが示されており、実際のユースケースに応じて適切な評価基準を選択することの重要性が強調されています。ユーザーエクスペリエンスやビジネス目標を考慮しながら、精度、コスト、遅延のバランスを取ることが重要であり、責任あるAIの基準も欠かせません。LLMアプリケーションの成功には、綿密な評価と柔軟なアプローチが必要とされていると感じます。
元記事: https://towardsdatascience.com/evaluating-performance-of-llm-based-applications-be6073c02421