- LLM（Large Language Model）のパフォーマンスと精度を評価するためには、言語品質を評価する従来の評価尺度、LLMタスク固有の評価基準、人間の評価などが重要。
- LLMの評価は定量的および定性的手法の両方を必要とし、包括的な評価技術が必要。
- LLMの評価には、言語品質を評価する伝統的な尺度、LLMタスク固有の基準、人間による評価などが用いられる。
- GenAI評価においては、精度やパフォーマンスの評価に焦点が当たり、言語モデルが人間の言語に近いテキストを理解・生成できる能力が重要。
- LLMの評価柱：LLM評価フレームワークを構築する際の5つの重要な設計考慮事項。
思考：LLM（Large Language Model）の評価は重要であり、適切な評価フレームワークや尺度を使用することが重要です。特に、LLMシステムの評価はLLM自体の評価よりも複雑であり、適切な評価方法を選択する必要があります。評価基準や尺度を適切に設計し、連続的なモデル改善につなげることが重要です。
元記事: https://www.rtinsights.com/navigating-the-llm-evaluation-metrics-landscape/