要約:

  • 大規模言語モデルの堅牢なアプリケーションを構築するためにAI生成出力の評価は重要である
  • 教師ありモードでの生成出力の評価は比較的簡単で、教師なしの評価方法が必要
  • 自己評価の質は反復的自己反映によって向上できる

感想:

自己評価の質を向上させるための反復的自己反映は興味深い手法であり、大規模言語モデルの評価は重要であり、ヒューマン・エラーを最小限に抑えつつ評価を行うことが課題であると考えられます。


元記事: https://towardsdatascience.com/open-ended-evaluations-with-llms-385beded97a4