AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「どのAIがうちの用途に強いか」をすぐに知りたいと部下に言われて困っています。平均的な評価では判断できないと聞きましたが、論文で何か良い方法が示されているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、モデルの“平均”評価ではなく、個々のプロンプトに対する順位（リーダーボード）を直接出す手法が提案されていますよ。
それは要するに、うちの現場で出る具体的な問い合わせに対して「今はこのモデルを使えばよい」と即答できるようになるということですか。
その通りです。もっと噛み砕くと、プロンプトを入れるとその場で各モデルの勝率を予測するような『その問い向けの順位』を返す仕組みで、ルーターや運用の最適化に直結できますよ。
具体的にはどうやって各モデルの順番を決めるのですか。人の評価を大量に取るというのは現実的ではなく、時間と金がかかります。
良い問いです。ここが肝で、研究は人間の好み（human preference）から学ぶモデルを使い、入力されたプロンプトに対してBradley-Terry（BT）係数という形で各モデルの強さを出力します。例えるなら、試合ごとの勝率を予測する審判モデルを作るイメージですよ。
これって要するにプロンプトごとに最適なモデルを選べるということ？費用対効果の観点で、それが本当に現場の改善につながるかが知りたいのです。
投資対効果の観点では要点を三つに整理できます。第一に少量のプロンプトで個別のリーダーボードが作れるのでデータ収集コストが下がること。第二にルーティングで高品質・低コストの組み合わせを自動化できること。第三に個別ユーザーや企業毎にカスタム化することで無駄な推論を減らせることです。
なるほど。少量のデータで済むのはありがたい。ただ実運用だと、見慣れないプロンプトが来たらどうするのですか。外れ値や未知の問い合わせに弱くないか心配です。
そこもきちんと議論されています。外れのプロンプトに対しては、P2Lのような方法でも一般化の限界があるため、モニタリングと人手の介入ルールを組むのが現実的です。そしてP2Lは未知のプロンプトでも既存データから比較的早く収束するという実証がありますよ。
分かりました。では、簡単に私の言葉で確認させてください。要は『その問い合わせに対して、どのAIが一番当てになるかを、その都度予測する仕組みを作れば、無駄なコストを減らして現場の満足度を上げられる』ということですね。よし、社内にそう説明してみます。
