LLMをどう評価する？実践ベストプラクティスガイド

LLM評価の理解

ビジネスを推進するために人工知能 (AI) システムの技術とその将来性に注目する企業が増えるにつれ、多くの企業がさまざまなアプリケーションでテキストを処理・生成するために大規模言語モデル (LLM) を導入しています。LLMは、人間のような言語を理解し生成するために、膨大な量のテキストデータでトレーニングされます。また、チャットボット、コンテンツ生成、コーディング支援などのシステムに導入できます。

Open AIのGPT-4.1のようなLLM、AnthropicのClaudeや、MetaのLlamaなどのオープンソースモデルは、ディープラーニング技術を活用してテキストを処理、生成します。しかし、これらはまだ初期段階のテクノロジーであるため、デプロイ前およびデプロイ期間を通じて、信頼性、効率性、倫理的配慮の観点からそのパフォーマンスを頻繁に評価することが極めて重要です。実際に、LLMを定期的に評価することで、次のことが可能になります。

1. モデルが正確で、一貫性があり、文脈に関連した応答を生成するようにします。
2. 研究者と開発者がモデルを継続的に比較し、改善点を特定できるようにします。
3. バイアス、誤情報、有害なコンテンツを防ぎます。

医療や金融から教育、エレクトロニクスに至るまで、ほぼすべての業界が競争優位性を得るために LLM を活用しており、LLM 開発で高い水準を維持するには、堅牢な評価手順が不可欠です。実際、企業が顧客向けやリスクの高いドメインで LLM の導入を拡大するにつれ、堅牢な評価は、安全で信頼性が高く、費用対効果に優れた GenAI を導入する上で不可欠です。

LLM の評価には、3つの基本的な要素が含まれます。

評価メトリクス: これらのメトリクスは、精度、一貫性、バイアスといった事前定義された基準に基づいてモデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。

データセット: これは、LLM の出力と比較されるデータです。高品質なデータセットは、評価のための客観的なグラウンドトゥルース（正解データ）を提供するのに役立ちます。

評価フレームワーク: 体系的な手法とツールは評価プロセスを容易にし、結果の一貫性と信頼性を確保します。

LLM のメトリクスを探る

LLMを評価する手法は数多くありますが、それらは大きく定量的手法と定性的手法に分類できます。定量的なメトリクスは、自動評価から得られる数値スコアに基づいており、客観的でスケーラブルな知見を提供します。定性的メトリクスには人間の判断が伴い、流暢さ、一貫性、倫理的配慮などの側面を評価します。

LLM の評価メトリクスは、参照出力への依存度に基づいて分類することもできます。

参照ベースのメトリクス: モデルの出力を、事前定義された一連の正解応答と比較します。参照ベースのメトリクスの例としては、次のようなものがあります。

• Bilingual Evaluation Understudy (BLEU): もともと機械翻訳向けに設計されたBLEUは、適合率に重点を置き、機械生成テキストと参照テキスト間のn-gramの一致率を測定します。
• The Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE): 要約で一般的に使用される ROUGE は、参照コンテンツがモデルの出力にどの程度反映されているかを評価します。

参照なしメトリックは、参照回答を必要とせず、代わりに生成されたテキストに内在する品質に焦点を当てて出力を評価します。これらは、対話システム、クリエイティブ ライティング、推論ベースの出力など、単一の「正しい」参照が存在しないか適切でない可能性がある、自由回答形式のテキスト生成タスクの評価に役立ちます。

リファレンスフリー メトリクスの例としては、以下のようなものがあります:

• パープレキシティ: このアプローチは、モデルがシーケンス内の次の単語をどの程度うまく予測できるかを測定します。パープレキシティが低いことは、より優れた予測能力を意味しますが、必ずしも実世界のタスクにおける生成品質と相関するわけではありません。
• 毒性とバイアス: ユーザーは、LLM の出力が、バイアス、有害なコンテンツ、偽情報、誤情報、ハルシネーション（幻覚）などの問題を回避するようにする必要があります。RealToxicityPromptsのようなツールは、LLMの出力に有害な内容が含まれていないかをテストするための、ベンチマークとなるプロンプトを提供します。
• 一貫性: モデルが特定のテーマやアイデアに焦点を当て続ける能力を指します。一貫性スコアは、テキスト自体の言語構造、意味上の一貫性、論理的な展開などを評価します。

参照ベースおよび参照フリーのメトリクスに加えて、研究者が LLM の出力の品質を評価するために使用できる他のベンチマークがあります。

1. Massive Multitask Language Understanding (MMLU): このベンチマークは、複数のドメインにわたるモデルのパフォーマンスを評価し、その一般的な知識と推論能力をテストします。
2. リコール指向のタスク: これらには ROUGE のようなメトリクスが含まれ、モデルが情報をどの程度うまく取得し、統合するかを評価します。
3. BERTScore: Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）からのコンテキスト埋め込みを使用して、モデルが生成したテキストと参照テキストの類似性を比較することによって、テキスト生成を評価します。これは、BERT のコンテキスト埋め込みを使用して、生成されたテキストと参照テキストの間の意味的な類似性を測定する、リファレンスベースのメトリクスです。

LLM 評価のベストプラクティス

LLMを評価するための最初のステップは、多様性、代表性があり、バイアスのないデータセットを使用することです。実際の応用でモデルのパフォーマンスを評価するために、現実世界のシナリオを含める必要があります。

さらに、さまざまなソースからデータセットをキュレーションすることで、複数のドメインをカバーし、反対の例を組み込んで評価プロセスを強化できます。

出力を評価する手法の 1 つに LLM-as-a-Judge があります。これは、事前定義された基準に従って、ある AI モデルを使用して別の AI モデルを評価するものです。このソリューションはスケーラブルかつ効率的で、チャットボット、Q&A システム、エージェントなどのテキストベースの製品に最適です。これらの LLM 審査員の成功は、プロンプトの品質、モデル、タスクの複雑さにかかっています。

自動メトリクスは一貫性とスケーラビリティをもたらしますが、生成されたテキストの結束性、読みやすさ、倫理的な影響といったニュアンスを評価するには、実際の人間が不可欠です。クラウドソーシングによるアノテーターや各分野の専門家は、LLMの出力の品質と精度について定性的な評価を提供できます。

各コンテキストには、それぞれに合わせた評価アプローチが必要となるため、どのような要素が評価の指針となるかを判断することが重要です。例えば、顧客サービスで使用される LLM は、その正確性と感情の一致性が評価される必要があり、一方、クリエイティブライティングで使用される LLM は、その独創性と一貫性が評価されるべきです。

LLM評価のためのフレームワークとツール

LLM の出力が正確、安全で、統制が取れているかどうかを測定するためのフレームワークがいくつかあります。LLM 評価の主要なフレームワークは、業界標準の自然言語処理 (NLP) ベンチマークの一部を活用していますが、エージェントや RAG パイプラインのような複雑なエンタープライズ規模の AI システムの評価には依然として苦労しています。そうした課題には、次のようなものがあります。

• アプリケーションの品質を評価するための適切なメトリクスの選択。
• 人間によるフィードバックを効率的に収集し、アプリケーションの品質を測定します。
• 品質問題の根本原因を特定します。
• 本番運用にデプロイする前に、アプリケーションの品質改善を迅速に繰り返す。

そのため Databricks は、Mosaic AI Agent Framework and Agent Evaluation を導入しました。これは Databricks Data Intelligence Platform に直接組み込まれています。

Agent Evaluation は、開発から本番運用まで、統合されたツールセットを使用して、エージェントアプリケーションの品質、コスト、レイテンシーを評価するのに役立ちます。

• 統合された LLM 判定ツール: 独自の評価エージェントが、モデルの応答を根拠性、正確性、明確性、一貫性の観点から評価します。各応答は、品質問題の根本原因の特定に役立つように、裏付けとなる根拠と共にスコアが付けられます。
• カスタムメトリクスとガイドライン: トーンや規制コンプライアンスなど、独自の評価基準を定義して、ドメインやユースケースに合わせてフィードバックを調整します。
• オフラインとオンラインの一貫性: 評価は開発（オフライン）環境と本番運用（オンライン）環境で統一されており、driftを監視し、継続的に改善することが容易になります。
• MLflowとのシームレスな統合: すべての評価結果、メトリクス、トレースが自動的に記録されます。これにより、A/Bテスト、継続的なモニタリング、明確な監査証跡が可能になります。

チャットボット、データ アシスタント、または複雑なマルチエージェント システムのいずれを構築している場合でも、Mosaic AI Agent Evaluation は、イノベーションを遅らせることなく、品質を体系的に向上させ、リスクを低減するのに役立ちます。

LLM評価における課題

LLM 評価における主な課題は、応答が関連性が高く、ドメイン固有であることを保証することです。汎用的なベンチマークは、全体的な一貫性を測定できるかもしれませんが、専門分野でのパフォーマンスを正確に反映するのに苦労する場合があります。そのため、LLM の評価は画一的なソリューションとして適用できず、組織固有のニーズに対応するためにカスタマイズして構築する必要があります。

また、LLMは、正しいものの、事前に定義された参照回答とは異なる応答を生成することがあり、そのために評価が困難になる場合があります。埋め込みベースの類似度測定や敵対的テストなどの手法は、これらの評価の信頼性を向上させることができます。

最新の LLM は、few-shot 学習や zero-shot 学習の能力も発揮できます。zero-shot 学習は、LLM が学習済みの推論パターンを活用できるようにする手法です。一方、few-shot 学習は、LLM に具体的な例をプロンプトとして与える手法です。その能力は斬新ですが、推論と適応性をテストするベンチマークが必要なため、評価が難しい場合があります。動的評価データセットとメタ学習アプローチは、few-shot評価およびzero-shot評価の手法を強化するのに役立つ、新たなソリューションの2つです。

LLMジャッジが、評価を行うLLMのバイアスや死角を受け継ぐ可能性があるという点に注意することが重要です。人間による監督は、モデルには到底達成できない批判的な判断力と文脈認識をアカウントするために不可欠です。これには、微妙なエラーの発見、ハルシネーションによる参照、倫理的な懸念、あるいは実体験に基づいた応答などが含まれます。

LLM評価の今後の方向性

LLM が進化し続けるにつれて、それを評価するための手法も発展させる必要があります。現在のツールは単一エージェント、テキストのみの LLM を評価できますが、将来の評価では、マルチモーダルな入力にわたる品質、事実との整合性、推論能力を評価する必要があります。これらのマルチエージェントおよびツール使用 LLM は、より複雑な環境で動作します。そこでは、推論、連携、そして検索エンジン、計算機、APIs のようなものとのインタラクションが、その機能の中心となります。そして、リアルタイムで積極的に情報を探し、タスクを実行するツール使用 LLM の場合、その正確性、安全性、有効性の評価は、従来のツールから進化する必要があります。その結果、ベンチマークは、エージェントがタスクを解決するために協調、交渉、または競争しなければならない環境をシミュレートする必要があるでしょう。

今後、継続的なイノベーションと多分野にわたる連携が必要とされます。将来の LLM 評価手法では、現実世界のフィードバックループを統合し、モデルが人間の価値観や倫理基準に沿うようにする必要があります。オープンな研究と厳格なテスト手法を取り入れることにより、LLM はより安全で信頼性が高く、高性能な言語モデルへと進化するでしょう。

関連リソース

• LLM のコンパクトガイド
• GenAIのBB
• AIツールキット