【ITニュース解説】Stop “vibe testing” your LLMs. It's time for real evals.

大規模言語モデル（LLM）の評価における課題と、それを解決するためのGoogleの実験的ツールであるStaxについて解説する。

LLMは、自然言語処理の分野で目覚ましい進歩を遂げ、様々なタスクで人間と遜色ない、あるいはそれ以上の性能を発揮するようになってきている。しかし、その能力を最大限に引き出し、安全かつ効果的に利用するためには、LLMの性能を正確に評価することが不可欠だ。

従来、LLMの評価は、開発者自身がLLMに様々な質問を投げかけ、その回答の質や適切さを主観的に判断する、いわゆる「vibe testing（雰囲気テスト）」に頼ることが多かった。しかし、この方法では、評価者の主観に左右されやすく、客観的な評価が難しいという問題点がある。また、LLMの複雑さが増すにつれて、少数の質問だけでその性能を網羅的に評価することは不可能になってきている。

Staxは、このようなLLM評価における課題を解決するために開発されたツールだ。Staxは、LLMの評価ライフサイクルを効率化し、データに基づいた意思決定を支援することを目的としている。具体的には、以下の2つの主要な機能を提供する。

1. ヒューマンラベリング: LLMの回答を人間が評価し、ラベル付けする機能を提供する。これにより、LLMの性能に関する客観的なデータを得ることができる。例えば、LLMに特定の質問を投げかけ、その回答が正確であるか、適切であるか、有害な情報を含んでいないかなどを人間が判断し、ラベル付けを行う。このラベル付けされたデータは、LLMのトレーニングデータの品質向上や、評価指標の作成に利用できる。

2. LLM-as-a-Judgeオートレーター: LLM自身を評価者として利用する機能を提供する。Staxでは、特定のLLMを「judge（審判）」として設定し、別のLLMの回答を評価させることができる。この際、judge LLMには、評価基準や期待される回答などが明確に指示される。これにより、人間の評価者によるラベル付けを自動化し、大規模な評価を効率的に行うことができる。

Staxの導入により、開発者は以下のメリットを享受できる。

• 客観的な評価: 人間の主観に頼らず、データに基づいた客観的な評価が可能になる。
• 効率的な評価: 大規模な評価を自動化し、評価にかかる時間とコストを削減できる。
• データに基づいた改善: 評価データに基づいて、LLMの性能を継続的に改善できる。

Staxは、LLMの評価をより厳密かつ効率的に行うための強力なツールだ。ヒューマンラベリングとLLM-as-a-Judgeオートレーターという2つの主要な機能を通じて、客観的な評価、効率的な評価、データに基づいた改善を実現し、LLMの開発と利用を加速させる。特に、システムエンジニアを目指す初心者にとっては、LLMの評価方法を理解し、Staxのようなツールを活用することで、より高品質なAIシステムの構築に貢献できるだろう。