- GitHubはAIモデルの評価プロセスを詳細に説明
- 4,000以上のオフラインテストを実施しモデルの評価を行う
- 自動化および手動評価手法を使用
- AIを使用してAIの応答を評価
- 本番展開前の包括的なテストを実施
- 複数のAIモデルを採用する組織にとって、系統的な評価が品質と信頼性の維持に不可欠
- GitHubはClaude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、OpenAIのo1-preview、o1-miniをサポート
- 評価アプローチは自動テストと手動レビューのバランスを取り、他の組織に洞察を提供
- AIモデルの評価に関するいくつかの基本的アプローチを明確化
- GitHubの包括的な評価のパターンは本番環境への変更展開前の包括的な評価へのコミットメントを示す
- 技術リーダーがAIシステムを実装する際には、自動化と手動テストのバランス、客観的および主観的メトリクスの考慮、継続的な生産性の監視などが重要
- AIシステムを構築するチームにとっては、評価システム構築のための明確なフレームワークが必要
- AIエンジニア向けの評価フレームワークの実装には、いくつかの重要なポイントが浮かび上がる
- AIエンジニアにとって重要な考慮事項は、オフライン評価から始め、責任あるAI要件を検討し、柔軟なテストシステムを構築し、多言語でのテストなど
- AIエンジニアリングの進化を考えると、GitHubのAI評価アプローチは、生産AIシステムに必要な産業規模のテストを示している
- AIエンジニアリングの未来では、GitHubのような包括的な評価フレームワークが標準的な実践になる可能性が高い
GitHubのアプローチは、企業規模のAIシステムの評価方法のテンプレートとなる可能性がある。
元記事: https://substack.com/home/post/p-155383854%3Futm_campaign%3Dpost%26utm_medium%3Dweb