大規模言語モデル (LLM) は、パフォーマンス評価に関して独特の課題を提示します。 結果がバイナリであることが多い従来の機械学習とは異なり、LLM 出力は正確さの範囲内に収まります。 また、基本モデルは広範な指標において優れている可能性がありますが、一般的なパフォーマンスは、特定のユースケースに対する最適なパフォーマンスを保証するものではありません。
したがって、LLM を評価するための総合的なアプローチでは、LLM を使用して LLM を評価する (つまり、自動評価) 方法や人間と LLM のハイブリッド アプローチを使用するなど、さまざまなアプローチを利用する必要があります。 この記事では、モデルの選択と運用環境での継続的なパフォーマンスの監視の両方について、アプリケーションに合わせたカスタム評価セットを作成し、関連するメトリクスを特定し、厳密な評価方法を実装する方法について、さまざまな方法の具体的な手順について詳しく説明します。
ユースケースに合わせて対象を絞った評価セットを構築する
特定のユースケースで LLM のパフォーマンスを評価するには、ターゲットのユースケースを代表する一連の例でモデルをテストする必要があります。 これには、カスタム評価セットを構築する必要があります。
- 小さく始める。 ユースケースで LLM のパフォーマンスをテストするには、わずか 10 個の例から始めることができます。 これらの各例を複数回実行して、モデルの一貫性と信頼性を評価できます。
- 挑戦的な例をピックアップします。 選択する例は単純なものであってはなりません。 これらは、モデルの能力を最大限にテストするように設計された、挑戦的なものである必要があります。 これには、予期しない入力を含むプロンプト、偏見を誘発する可能性のあるクエリ、主題についての深い理解を必要とする質問が含まれる可能性があります。 これはモデルを騙すことではなく、実際のアプリケーションの予測不可能な性質にモデルが確実に対応できるようにすることです。
- 評価セットの構築に LLM の利用を検討する。 興味深いことに、言語モデルを利用して評価セットを構築し、それ自体または他の言語モデルを評価するのが一般的です。 たとえば、LLM は入力テキストに基づいて一連の Q&A ペアを生成でき、これを質問応答アプリケーションのサンプルの最初のバッチとして使用できます。
- ユーザーのフィードバックを取り入れる。 内部チームのテストであれ、より広範な展開であれ、ユーザーのフィードバックによって予期せぬ課題や現実世界のシナリオが明らかになることがよくあります。 このようなフィードバックは、新しい挑戦的な例として評価セットに統合できます。
基本的に、カスタム評価セットの構築は動的なプロセスであり、LLM プロジェクトのライフサイクルに合わせて適応および成長します。 この反復的な方法論により、モデルが現在関連する課題に確実に適応し続けることが保証されます。
指標、比較、基準に基づいた評価を組み合わせる
通常、メトリクスだけでは LLM を評価するには不十分です。 LLM は、常に単一の「正しい」答えがあるとは限らない領域で動作します。 さらに、集計指標の使用は誤解を招く可能性があります。 モデルは、ある領域では優れていても、別の領域では劣る場合がありますが、依然として優れた平均スコアを記録しています。
評価基準は、特定の LLM システムの個別の属性によって異なります。 正確さと偏りのなさが一般的な目標ですが、特定のシナリオでは他の基準が最も重要になる場合があります。 たとえば、医療用チャットボットでは無害な応答を優先する場合があり、カスタマー サポート ボットでは一貫したフレンドリーな口調の維持を重視する場合や、Web 開発アプリケーションでは特定の形式での出力が必要な場合があります。
プロセスを合理化するために、複数の評価基準を単一の評価基準に統合できます。 フィードバック機能。 LLM によって生成されたテキストといくつかのメタデータを入力として受け取り、テキストの品質を示すスコアを出力します。
したがって、LLM パフォーマンスの総合的な評価には、通常、少なくとも 3 つの異なるアプローチが必要です。
- 定量的メトリック: 決定的な正解が存在する場合、デフォルトで従来の ML 評価方法を使用できます。 定量的アプローチ.
- 参照比較: たとえば、明確な単一の答えはないものの、許容可能な応答の参照が利用可能な場合、モデルの応答を既存の例と比較および対比することができます。
- 基準に基づく評価: 参照がない場合は、事前定義された基準に対してモデルの出力を測定することに焦点が移ります。
参照比較と基準に基づく評価はどちらも、人間の評価者によって実行することも、自動化されたプロセスを通じて実行することもできます。 次に、これらの異なる評価アプローチの長所と短所を詳しく説明します。
人間による評価、自動評価、およびハイブリッドのアプローチ
人間による評価は、LLM ベースのシステムを含む機械学習アプリケーションを評価するためのゴールドスタンダードとみなされますが、時間的または技術的な制約により常に実現可能であるとは限りません。 自動評価とハイブリッドのアプローチは、LLM パフォーマンス評価を拡張するために企業設定でよく使用されます。
人間の評価
LLM ベースのアプリケーションの出力を人間が監視することは、これらのシステムの精度と信頼性を確保するために不可欠です。 ただし、このアプローチのみに依存して LLM を評価することは、次の重要な制限により理想的ではない可能性があります。
- 品質への懸念: 驚くべきことに、GPT-4 のような高度なモデルは、Mechanical Turk 経由で雇用された労働者の平均的な結果と比較して、優れた品質の評価を生み出すことがよくあります。 人間の評価者は、綿密な実験計画に導かれていない限り、最も重要な核となる性質に焦点を当てない可能性があります。 表面的な要素に囚われる傾向があります。 たとえば、正確ではあるがわかりやすく提示された応答よりも、形式は整っているが誤っている応答を好む可能性があります。
- コストへの影響:人間的に一流の評価を得るにはコストがかかります。 求める評価の質が高くなるほど、関連コストも高くなります。
- 時間の制約:人間の評価を集めるのは時間がかかります。 展開がわずか数日または数週間で完了する可能性がある LLM ベースのシステム開発のペースの速い世界では、開発者は常に一時停止してフィードバックを待つ余裕はありません。
これらの制約は、人間による評価をより効率的な評価手法で補完することの重要性を強調しています。
自動評価
大規模な言語モデルは、対応する言語モデルのパフォーマンスの評価に優れていることが証明されています。 特に、より高度な、またはより大きな LLM を利用して、より小さなモデルのパフォーマンスを評価できます。 LLM を使用してそれ自体の出力を評価することも一般的です。 LLM の仕組みを考慮すると、モデルは最初は間違った答えを提供する可能性があります。 しかし、同じモデルに、初期応答の評価を要求する戦略的に作成されたプロンプトを提供することにより、モデルは効果的に「反省」または「再考」の機会を得ることができます。 この手順により、モデルがエラーを特定する可能性が大幅に高まります。
LLM を使用して他の LLM を評価することは、人間の評価者を採用する代わりに、迅速かつコスト効率の高い方法を提供します。 ただし、この方法には重大な落とし穴があり、ビジネスおよびテクノロジーのリーダーはそれに対処する準備が必要です。
- 応答を 1 から 5 のスケールで評価するという任務を負った場合、LLM は次のようなことを行う可能性があります。 一貫した偏見を示す 応答の実際の品質に関係なく、特定の評価に向けて。
- 自身の出力を他のモデルの出力と比較する場合、LLM は通常、 自身の応答に対する好みを示します.
- 応答候補の順序付けは、場合によっては 評価に影響を与えるたとえば、最初に表示された回答候補に対する好みを示すなど。
- LLM は次のような傾向があります。 長い応答を好むたとえ事実上の誤りが含まれていたり、人間のユーザーにとって理解したり使用したりするのが難しい場合でも。
LLM 評価に固有の不完全性を考慮すると、人間の評価者による手動監視を戦略的に組み込むことは依然として推奨されるステップであり、LLM アプリケーション開発プロセスから省略すべきではありません。
ハイブリッドアプローチ
一般的なアプローチは、開発者が LLM によって促進される自動評価に大きく依存することです。 これにより、即時フィードバック メカニズムが装備され、迅速なモデル選択、微調整、およびさまざまなシステム プロンプトによる実験が可能になります。 目標は、これらの自動評価に基づいて最適なパフォーマンスのシステムを実現することです。 自動評価フェーズが完了すると、次のステップでは通常、高品質の人間の評価者による詳細な調査が行われ、自動評価の信頼性が検証されます。
質の高い人間による評価を確保するには、多大な費用がかかる場合があります。 システムを微調整するたびにこのレベルの精査に頼るのは現実的ではありませんが、LLM システムを運用環境に移行する前に人による評価は不可欠な段階です。 前述したように、LLM からの評価にはバイアスがあり、信頼性が低い場合があります。
導入後は、LLM ベースのアプリケーションのエンドユーザーから本物のフィードバックを収集することが重要です。 フィードバックは、ユーザーに応答を有用 (高評価) または役に立たない (低評価) と評価してもらうという単純な方法でもかまいませんが、理想的には、モデルの応答の長所と短所を強調する詳細なコメントを伴う必要があります。
基礎的なモデルの更新やユーザー クエリの変更により、アプリケーションのパフォーマンスが誤って低下したり、潜在的な弱点が露呈したりする可能性があります。 LLM アプリケーションのパフォーマンスを当社の定義された基準に照らして継続的に監視することは、運用期間中ずっと重要であるため、新たな欠陥を迅速に特定して対処できます。 。
主要な取り組み
LLM ベースのシステムのパフォーマンスの評価には特有の課題があり、このタスクは従来の機械学習の評価とは異なります。 LLM システムを評価するプロセスでは、方法論を知らせるために次の重要な考慮事項を考慮する必要があります。
- カスタマイズされた評価セット: 実用的な洞察を導き出すには、堅牢なアプリケーション中心の評価セットを構築することが不可欠です。 これらのセットは必ずしも大きい必要はありませんが、さまざまな困難なサンプルを網羅する必要があります。
- 評価課題のダイナミックな拡大: ユーザーからフィードバックを受け取りながら、評価セットを繰り返し拡張および改良して、進化する課題やニュアンスを捉えることが重要です。
- 定量的指標と定性的基準: LLM の複雑な性質により、単純な定量的指標が得られないことがよくあります。 モデルのパフォーマンスをより微妙に評価できるように、特定のユースケースに合わせた一連の基準を確立することが重要です。
- 統合フィードバック機能: 評価プロセスを簡素化するには、複数の基準を単一の一貫したフィードバック関数に結合することを検討してください。
- ハイブリッド評価アプローチ: 評価プロセスで LLM と高品質の人間の評価者の両方を活用すると、より包括的な視点が提供され、最も信頼性が高くコスト効率の高い結果が得られます。
- 現実世界の継続的なモニタリング: ユーザーのフィードバックを統合フィードバック機能と結合することで、LLM のパフォーマンスを継続的に監視して微調整することができ、現実の要件との一貫した整合性を確保できます。
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