LLM評価

LLM評価（LLM Evaluation）とは、大規模言語モデルが生成するテキストの品質・安全性・有用性を多角的な指標で測定し、モデルの適切な選定・改善・モニタリングに役立てるプロセスです。LLMの確率的な挙動とオープンエンドな出力の特性から、従来の精度スコアのみでは評価が不十分であり、多次元的な評価フレームワークが必要とされます。

評価の主要観点として、(1)タスク精度（回答の正確性・F1スコア等）、(2)忠実性（取得文書への根拠づけ度）、(3)有害性（ヘイトスピーチ・不適切コンテンツの生成率）、(4)一貫性（同じ質問への回答の安定性）、(5)流暢性・可読性、(6)レイテンシ・コスト効率があります。

評価手法の分類として、(1)自動評価：BLEU・ROUGE等の参照ベース指標、埋め込みベースの意味類似度、(2)LLM-as-Judge：別のLLM（GPT-4oなど）が採点者として機能するMT-Bench方式、(3)人間評価：SBSテスト（Side-by-Side比較）・クラウドソーシング・専門家評価があります。

実務では「評価データセットの構築」が最大の課題です。本番ログから収集した実際のユーザークエリに基づくゴールデンセットを作成し、継続的にモデルの改善効果を測定するCI/CDライクな評価パイプラインの整備が推奨されます。