プレスリリース

最新のLLM評価手法をダイジェスト版で学べるウェビナーも4月23日に開催予定

Weights & Biases Japan株式会社 (ウェイツ・アンド・バイアスィズ・ジャパン、以下W&B Japan社) は本日、LLM関連ホワイトペーパーの第3弾となる「大規模言語モデル (LLM) を評価するためのベストプラクティス」を発表しました。本書は、W&B Japan社がこれまで国内で運営してきたNejumi LLMリーダーボードの開発・運用の経験や、グローバルチームのLLM専門エンジニアの知見を集約して作成された59ページに及ぶドキュメントです。
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本ホワイトペーパーの入手先
本ホワイトペーパーのダウンロード版PDFは
こちらのURLから入手可能です：http://wandb.me/jp-llm-eval-wp



「大規模言語モデル (LLM) を評価するためのベストプラクティス」概要と目次：
このホワイトペーパーは単にLLM評価のベストプラクティスを示すことに留まらず、より良いモデルの開発と選択を促進することで、生成AIの未来を築くための基盤を提供することを目指しています。LLM評価の全体像を示した上で、現在の課題を整理し、現時点での生成AI評価のベストプラクティスと、さらに高度で信頼性の高い評価を提供していくためのロードマップを示します。

言語モデルの評価の全体像

What to evaluate: 評価するべき側面
汎用的言語性能

ドメイン特化性能

AIガバナンス



How to evaluate: 評価手法
評価のステップ

評価指標算出方法



パブリックLLMリーダーボード一覧

Weights & Biasesを用いた評価の実践

LLMモデルの比較からの考察



今後の生成AI評価の展望
今後生成AIの評価もモデル側の急激な発展とともに今後も変化し続けることが求められるでしょう。今後さらにモデルの性能が上がると、評価する側にも多くの工夫と労力が求められます。すでに現在の生成能力評価では90%を超える結果を出しているモデルもあり、今後さらに難易度の高い問題を作問していく必要性を示しています。

生成AIモデルの活用範囲が広がっていく中で、特にビジネス・産業活用においてより専門性の高い知識・能力の評価が必要とされます。そのような専門分野におけるモデル性能を画一的に評価する手法はないため、重要領域における評価タスク、データセットの開発が急がれます。その中には言語だけではなく、画像やデータなど様々な入力形式が求められる場合もあり、開発の難易度を上げています。
　
また、モデル性能にはユーザビリティーの側面も欠かせません。例えば推論にかかるスピードやコスト、APIの安定性、セキュリティー面への配慮など、商用サービスに対する要求が強くなると、ローカルに推論環境を構築するニーズも出てきています。

リリース記念ウェビナーの開催
本ホワイトペーパーのリリースを記念して、4月23日にウェビナーを開催します。重要ポイントをまとめたダイジェスト版のプレゼンテーションと、著者に直接質問をできるQAコーナーを開催します。
参加登録はこちらからhttps://connpass.com/event/315996



Weights & Biases, Inc.について
Weights & Biases, Inc.は、米国サンフランシスコを拠点とし、エンタープライズグレードのML実験管理およびエンドツーエンドMLOpsワークフローを包含する開発・運用者向けプラットフォームを提供しています。WandBは、LLM開発や画像セグメンテーション、創薬など幅広い深層学習ユースケースに対応し、NVIDIA、OpenAI、Toyotaなど、国内外で80万人以上の機械学習開発者に信頼されているAI開発の新たなベストプラクティスです。

W&B社日本語ウェブサイト：https://wandb.jp

W&B社日本語連絡先：contact-jp@wandb.com


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プレスリリース提供：PR TIMES