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fmevalによる大型言語モデルの評価

(Evaluating Large Language Models with fmeval)

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田中専務

拓海さん、最近部下から「モデルを比較して選べ」と迫られて困っております。評価がたくさんあると、どれを重視すればいいのか見当がつきません。これって要するに我が社の業務に合った一番コスパの良いモデルを短時間で見つける仕組みが欲しい、ということですか?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!まさにその通りです。fmevalは大量の評価項目を整理して、業務に直結する評価に絞って比較できる道具箱のようなものですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

評価の種類というのは例えばどんなものがあるのですか。うちでは品質と安全性、あと現場で遅延が出ないかも心配です。

AIメンター拓海

いい質問です。用語を最初に3つに整理します。1つ目はAccuracy(精度)で業務での正答率を示すもの。2つ目はRobustness(堅牢性)で誤入力や悪条件でも動くかどうか。3つ目はResponsible AI(責任あるAI)で毒性やバイアスといったリスクを指します。要点は、これらをワンストップで評価できる仕組みがfmevalだという点です。

田中専務

ほう、ワンストップで。とはいえ、全部やるには時間と費用がかかるのでは。工場の稼働時間を減らすわけにはいきませんから、評価コストも気になります。

AIメンター拓海

その懸念も的確です。fmevalは拡張性(Extensibility)とパフォーマンス(Performance)を重視して設計されており、必要な評価だけを選んで実行できます。つまり、全部を走らせる必要はなく、重要な指標に絞って短時間で比較できるんです。

田中専務

それなら現場の実運用に近い評価ができますね。カスタムの評価データや評価方法も入れられると聞きましたが、具体的には現場でどう役立てれば良いでしょうか。

AIメンター拓海

良い問いです。ここでの要点を3つでまとめます。1つ、現場の問い合わせや不具合例をそのまま評価データに使える。2つ、独自の採点ロジックを組み込めるので業務上の重要指標に沿った評価が可能。3つ、報告書が自動生成されるためステークホルダーへの説明が楽になります。

田中専務

報告書が自動で出るのは助かります。最後に一つだけ。これって要するに、我々が投資する価値があるモデルを、リスクとコストを踏まえて短期間で見つけられる仕組みを提供する、ということですか?

AIメンター拓海

その通りですよ。投資対効果(ROI)を踏まえた実務評価が短時間でできるようにするのがfmevalの狙いです。大丈夫、一緒に最初の比較検証をやってみましょう。必ず成果が出せますよ。

田中専務

分かりました。自分の言葉で言うと、fmevalは必要な評価だけを素早く実行して、コストとリスクを見える化して比較できるツール、そして現場の実例をそのまま評価に反映できるから、投資判断がしやすくなる、ということですね。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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