評価だけでは不十分：LLM評価の限界

この記事は、大規模言語モデル（LLM）ソフトウェアのパフォーマンスを保証するために評価に頼る一般的な手法を批判しています。異なる基本モデルの比較や単体テストにおける評価の役割を認めつつ、著者は現実世界の応用におけるいくつかの重大な欠点を強調しています。包括的なテストデータセットの作成の困難さ、自動スコアリング方法の限界、システム全体の性能を考慮せずに基本モデルだけを評価することの不十分さ、そして評価結果の平均化による重大なエラーの隠蔽などです。著者は、評価ではLLMに固有の「ロングテール問題」、つまり運用環境で常に予期せぬ状況が発生するという問題を解決できないと主張しています。最終的に、この記事はLLMの開発方法の変更を提唱し、評価だけに頼るのではなく、ユーザーテストとより包括的なシステムテストを優先することを推奨しています。