Arthur Bench に基づいて LLM 評価を実施するにはどうすればよいでしょうか?

こんにちは、皆さん。私は Luga です。今日は、人工知能 (AI) エコシステムに関連するテクノロジーである LLM 評価についてお話します。

1. 従来のテキスト評価の課題

近年の大規模言語モデル (LLM) の急速な発展と改善により、従来のテキスト評価方法はいくつかの面で適用できなくなる可能性があります。テキスト評価の分野では、BLEU のような「単語の出現頻度」に基づいた評価方法や、BERTScore のような「事前学習済みの自然言語処理モデル」に基づいた評価方法など、いくつかの手法を耳にしたことがあるかもしれません。

これらの方法は過去には非常にうまく機能していましたが、LLM のエコシステムテクノロジーが進化し続けるにつれて、現在のニーズを完全に満たすにはもはや不十分になっています。

LLM が急速に発展し、改善するにつれて、私たちは新たな課題と機会に直面しています。 LLM の機能とパフォーマンスレベルは向上し続けており、単語の出現に基づく評価方法 (BLEU など) では、LLM によって生成されたテキストの品質と意味の正確性を完全には把握できない可能性があります。 LLM は、より流暢で一貫性があり、意味的に豊かなテキストを生成できますが、従来の単語出現ベースの評価方法では、これらの利点を正確に測定できません。

さらに、事前トレーニング済みモデル (BERTScore など) に基づく評価方法にもいくつかの課題があります。事前トレーニング済みのモデルは多くのタスクで優れたパフォーマンスを発揮しますが、LLM の固有の特性と特定のタスクでのパフォーマンスを完全に考慮していない可能性があります。 LLM は、特定のタスクを処理する際に、事前トレーニング済みモデルとは異なる動作やパフォーマンスを示す可能性があるため、事前トレーニング済みモデルに基づく評価方法のみに依存すると、LLM の機能を十分に評価できない可能性があります。

2. LLM の指導と評価はなぜ必要なのでしょうか? また、それはどのような課題をもたらしますか?

一般的に、実際のビジネスシナリオでは、LLM を使用して評価を導く際に最も価値があるのは、「スピード」と「感度」です。

1. 効率的

まず、実装が一般的に速くなります。以前の評価パイプラインに必要な労力と比較すると、LLM ガイド付き評価の最初の実装の作成は比較的迅速かつ簡単でした。 LLM 主導の評価では、評価基準を言葉で説明し、プロンプトテンプレートで使用するいくつかの例を提供するという 2 つの準備のみが必要です。推定値として使用するために独自の事前トレーニング済み NLP モデルを構築する (または既存の NLP モデルを微調整する) ために必要な作業量とデータ収集と比較すると、LLM を使用してこれらのタスクを実行する方がはるかに効率的です。 LLM を使用すると、評価基準の反復が大幅に高速化されます。

2. 感度

第二に、LLM は一般的に、より敏感です。この感度は、LLM が事前にトレーニングされた NLP モデルや前述の評価方法よりもこれらの状況を処理する際の柔軟性を高めるというプラスの効果がある可能性があります。ただし、この感度により、LLM の評価結果が非常に予測不可能になる可能性もあります。

前述したように、LLM 評価者は他の評価方法に比べて感度が高いです。 LLM を評価者として構成する方法は多数あり、選択した構成に応じて動作が大きく異なる可能性があります。同時に、もう 1 つの課題は、評価に推論のステップが多すぎる場合や、同時に処理する必要がある変数が多すぎる場合に、LLM 評価者が行き詰まってしまう可能性があることです。

LLM の特性上、構成やパラメータ設定によって評価結果が影響を受ける可能性があります。つまり、LLM を評価するときは、モデルが期待どおりに動作するように慎重に選択して構成する必要があります。構成が異なると出力結果も異なる可能性があるため、評価者は正確で信頼性の高い評価結果を得るために、LLM の設定を調整および最適化するために時間と労力を費やす必要があります。

さらに、評価者は、複雑な推論や複数の変数の同時処理を必要とする評価タスクに直面した場合、いくつかの課題に直面する可能性があります。これは、複雑な状況に対処する際に、LLM の推論能力が制限される可能性があるためです。 LLM は、評価の正確性と信頼性を確保するために、これらのタスクに対処するための追加の努力が必要になる場合があります。

アーサーベンチとは何ですか?

Arthur Bench は、生成テキストモデル (LLM) のパフォーマンスを比較するためのオープンソース評価ツールです。さまざまな LLM モデル、ヒント、ハイパーパラメータを評価するために使用でき、さまざまなタスクにおける LLM のパフォーマンスに関する詳細なレポートを提供します。

Arthur Bench の主な機能は次のとおりです: Arthur Bench の主な機能は次のとおりです:

異なる LLM モデルの比較: Arthur Bench を使用すると、異なるベンダーのモデル、異なるバージョンのモデル、異なるトレーニングデータセットを使用するモデルなど、さまざまな LLM モデルのパフォーマンスを比較できます。
評価ヒント: Arthur Bench を使用すると、さまざまなヒントが LLM パフォーマンスに与える影響を評価できます。ヒントは、LLM にテキストを生成するよう指示する命令です。
ハイパーパラメータのテスト: Arthur Bench を使用すると、さまざまなハイパーパラメータが LLM パフォーマンスに与える影響をテストできます。ハイパーパラメータは、LLM の動作を制御する設定です。

一般的に、Arthur Bench ワークフローには以下の段階が含まれ、以下で詳しく説明します。

1. タスクの定義

この段階では、評価の目標を明確にする必要があります。Arthur Bench は、次のようなさまざまな評価タスクをサポートしています。

質疑応答: 自由回答形式、難問形式、または曖昧な質問を理解し、回答する LLM の能力をテストします。
概要: テキストから重要な情報を抽出し、簡潔な要約を生成する LLM の能力を評価します。
翻訳: 異なる言語間で正確かつ流暢に翻訳する LLM の能力を検査します。
コード生成: LLM が自然言語記述からコードを生成する能力をテストします。

2. モデルの選択

この段階では、評価対象を選別することが主なタスクとなります。 Arthur Bench は、GPT-3、LaMDA、Megatron-Turing NLG など、OpenAI、Google AI、Microsoft などの有名機関の主要テクノロジーを網羅したさまざまな LLM モデルをサポートしています。研究ニーズに基づいて、評価する特定のモデルを選択できます。

3. パラメータ設定

モデルの選択が完了したら、次のステップは微調整と調整を実行することです。 LLM パフォーマンスをより正確に評価するために、Arthur Bench ではユーザーがヒントとハイパーパラメータを構成できます。

プロンプト: 質問、説明、指示など、LLM によって生成されたテキストの指示とコンテンツを提供します。
ハイパーパラメータ: 学習率、トレーニングステップ数、モデルアーキテクチャなど、LLM の動作を制御する重要な設定。

洗練された構成により、さまざまなパラメータ設定における LLM のパフォーマンスの違いを深く調査し、より価値のある評価結果を得ることができます。

4. 評価と運用：自動化プロセス

最後のステップは、自動化されたプロセスを利用したタスク評価です。通常、Arthur Bench は、評価タスクを実行するために簡単な構成のみを必要とする自動評価プロセスを提供します。次の手順が自動的に実行されます。

LLM モデルを呼び出してテキスト出力を生成します。
特定のタスクについては、対応する評価指標が分析に適用されます。
評価結果を示す詳細なレポートを生成します。

IV. アーサーベンチの使用シナリオ分析

高速でデータ主導の LLM 評価の鍵として、Arthur Bench は具体的には以下のソリューションを提供します。

1. モデルの選択と検証

モデルの選択と検証は、人工知能の分野において重要なステップであり、モデルの有効性と信頼性を確保する上で非常に重要です。アーサー・ベンチはこのプロセスにおいて重要な役割を果たしました。彼の目標は、一貫した指標と評価方法を使用して、企業が多数の大規模言語モデル (LLM) オプションの中から情報に基づいた決定を下せるよう、信頼性の高い比較フレームワークを提供することです。

Arthur Bench は、専門知識と経験を活かして各 LLM オプションを評価し、一貫した指標を使用してそれぞれの長所と短所を比較できるようにします。彼は、モデルのパフォーマンス、精度、速度、リソース要件などの要素を考慮し、企業が十分な情報に基づいて明確な選択を行えるようにします。

Arthur Bench は、一貫した指標と評価方法を使用することで、各 LLM オプションの長所と限界を完全に評価できる信頼性の高い比較フレームワークを企業に提供します。これにより、企業は情報に基づいた意思決定を行い、AI 分野における急速な進歩を最大限に活用し、アプリケーションが可能な限り最高のエクスペリエンスを提供できるようにすることができます。

2. 予算とプライバシーの最適化

AI モデルを選択する場合、すべてのアプリケーションで最も高度で高価な大規模言語モデル (LLM) が必要なわけではありません。場合によっては、より安価な AI モデルを使用することでタスクの要件を満たすこともできます。

この予算最適化のアプローチは、企業が限られたリソースで賢明な選択を行うのに役立ちます。最も高価なモデルや高度なモデルを追求するのではなく、特定のニーズに応じて適切なモデルを選択してください。より手頃なモデルは、いくつかの面で最も高度な LLM よりもパフォーマンスがわずかに劣る可能性がありますが、いくつかの単純なタスクや標準的なタスクの場合、Arthur Bench は依然として満足のいくソリューションを提供できます。

さらに、アーサー・ベンチ氏は、このモデルを社内に導入することで、データのプライバシーをより適切に管理できるようになると強調した。機密データやプライバシーの問題が関わるアプリケーションの場合、企業は外部のサードパーティ LLM に依存するのではなく、社内でトレーニングされた独自のモデルを使用することを好む場合があります。内部モデルを使用することで、企業はデータがどのように処理され、保存されるかをより深く理解し、データのプライバシーをより適切に保護することができます。

3. 学術的ベンチマークを現実世界のパフォーマンスに反映させる

学術ベンチマークとは、学術研究で確立されたモデル評価の指標と方法を指します。これらの指標と方法は通常、特定のタスクまたは分野を対象としており、そのタスクまたは分野におけるモデルのパフォーマンスを効果的に評価できます。

ただし、学術的なベンチマークは、必ずしもモデルが現実世界でどのように機能するかを直接反映するわけではありません。これは、現実世界のアプリケーションシナリオはより複雑であることが多く、データ分散やモデル展開環境など、より多くの要素を考慮する必要があるためです。

Arthur Bench は、学術的なベンチマークを現実世界のパフォーマンスに変換するのに役立ちます。これは次のように実現されます。

モデルの精度、効率性、堅牢性など、複数の側面をカバーする包括的な評価指標セットを提供します。これらの指標は、学術的なベンチマークにおけるモデルのパフォーマンスだけでなく、現実世界における潜在的なパフォーマンスも反映します。
複数のモデルタイプをサポートし、異なるタイプのモデルを比較できます。これにより、企業はアプリケーションシナリオに最適なモデルを選択できるようになります。
企業がさまざまなモデルのパフォーマンスの違いを直感的に理解できるように、視覚的な分析ツールを提供します。これにより、企業の意思決定が容易になります。

5. アーサーベンチ機能分析

高速でデータ主導の LLM 評価の鍵となる Arthur Bench には、次の機能があります。

1. スコアリング指標のフルセット

Arthur Bench には、概要の品質からユーザーエクスペリエンスまですべてをカバーするスコアリングメトリックの完全なセットがあります。これらのスコアリングメトリックをいつでも使用して、さまざまなモデルを評価および比較できます。これらのスコアリングメトリックを組み合わせて使用することで、各モデルの長所と短所を完全に理解できるようになります。

これらの採点指標の範囲は非常に広く、要約の質、正確性、流暢さ、文法の正確さ、文脈の理解、論理の一貫性などを含みますが、これらに限定されません。 Arthur Bench は、これらの指標に基づいて各モデルを評価し、その結果を総合的なスコアにまとめ、企業が十分な情報に基づいて意思決定を行えるよう支援します。

さらに、企業に特定のニーズや懸念がある場合、Arthur Bench は企業の要件に基づいてカスタムスコアリングメトリックを作成し、追加することもできます。これにより、企業固有のニーズをより適切に満たし、評価プロセスが企業の目標や基準と一致していることを保証できます。

2. ローカル版とクラウド版

ローカル展開と自律性を希望する場合は、GitHub リポジトリからアクセスして、Arthur Bench を独自のローカル環境に展開できます。このようにして、誰もが Arthur Bench の操作を完全に習得して制御し、必要に応じてカスタマイズおよび構成することができます。

一方、利便性と柔軟性を重視する方には、クラウドベースの SaaS 製品もご利用いただけます。クラウド経由で Arthur Bench に登録し、アクセスして使用することもできます。このアプローチでは、面倒なローカルインストールや構成は必要なく、提供される機能やサービスをすぐに利用できます。

3. 完全にオープンソース

オープンソースプロジェクトとして、Arthur Bench は透明性、スケーラビリティ、コミュニティコラボレーションの点で典型的なオープンソースの特性を示しています。このオープンソースの性質により、ユーザーはプロジェクトの仕組みをより深く理解し、独自のニーズに合わせてカスタマイズおよび拡張できる多くの利点と機会を得ることができます。同時に、Arthur Bench のオープン性により、ユーザーはコミュニティのコラボレーションに積極的に参加し、他のユーザーと協力して開発を進めることができます。このオープンなコラボレーションモデルは、プロジェクトの継続的な開発と革新を推進するとともに、ユーザーにとってより大きな価値と機会を生み出します。

要約すると、Arthur Bench は、ユーザーが評価指標をカスタマイズできるオープンで柔軟なフレームワークを提供し、金融分野で広く使用されています。 Amazon Web Services および Cohere とのコラボレーションによりフレームワークがさらに進化し、開発者が Bench の新しいメトリックを作成し、言語モデル評価の分野の進歩に貢献することが奨励されます。

参照：