- 企業は多くの大規模言語モデル（LLMs）から選択肢を持っており、MetaのLlama 3.3やGoogleのGemma、MicrosoftのPhiなど、選択肢は多様化している
- 企業がLLMsやチャットボット、Agenticシステムを活用する際、モデルが独自の要件に合致するかどうかを評価する課題がある
- 従来の基準や表面的な指標の騒音を排除する必要があり、実用的なユーティリティを持つPerplexityやBLEUなどのツールは限られている
- 多くのオープンソースモデルが合成トレーニングデータに依存しており、これはシステム的な偏りを導入するリスクを伴う
- モデルの選択と評価には、ドメイン固有のデータを用いたモデルのファインチューニングが重要である
- 異なるモデルは文脈の感度に関して異なる強みと弱みを持ち、それぞれのモデルの特性を考慮した評価フレームワークが必要である
- 実際のビジネス環境の複雑さや変動性を管理できるよう、実世界データとドメイン固有データのバランスを取ったアプローチが重要である
- 導入後はモデルのパフォーマンスを継続的に監視し、期待される動作からの逸脱を特定して修正する必要がある
- リトリーバアグメンテッドジェネレーション（RAG）技術はビジネス環境で特に有益であり、モデルが外部知識を統合する能力を評価することが重要である
自己生成AI技術の進化に伴い、企業はモデルから価値を得ることを目指し、モデル評価に慎重かつ精密に取り組む必要がある。公開されている基準は出発点として役立つかもしれないが、実世界での成功には、ドメイン固有のニーズ、多様なデータテスト、文脈の感度の深い理解を重視した繊細な戦略が必要である。
元記事: https://thenewstack.io/where-ai-benchmarks-fall-short-and-how-to-evaluate-models-instead/