モデル評価（Evals）

モデル評価（Model Evals）とは、LLMの性能・有用性・安全性を体系的・再現可能な形で測定するための評価フレームワークと手法の総称です。単に「evals」と呼ばれることが多いです。

**評価の主な目的：** 1. **モデル間比較**：異なるモデルや学習設定の優劣を比較 2. **能力の把握**：モデルが何が得意で何が苦手かを理解 3. **安全性確認**：有害コンテンツ生成・リワードハッキング・脱獄耐性の測定 4. **回帰テスト**：モデル更新で既存能力が劣化しないか確認

**主要なベンチマーク：** - **MMLU**（Massive Multitask Language Understanding）：57分野の学術知識テスト - **HumanEval**：Pythonプログラミング問題（OpenAI開発） - **TruthfulQA**：誤情報を信じない傾向の測定 - **MATH**：数学問題解決能力 - **BIG-Bench Hard**：難しい推論タスク集 - **MT-Bench**：マルチターン会話品質

**Evalsのフレームワーク：** - **OpenAI Evals**：カスタムevalをコードで記述できるOSS - **EleutherAI LM Evaluation Harness**：70以上のベンチマークを統一インターフェースで実行 - **Anthropic Evals**：危険な能力・整合性を評価する安全性特化evals - **RAGAS**：RAGパイプラインの評価特化

**現代のevals設計の課題：** - ベンチマーク汚染（学習データに含まれている問題は参考にならない） - 人間評価との乖離（スコアが高いが実用的でない場合がある） - 動的・マルチターン・エージェント評価の困難さ

組織が独自のLLMを選定・評価する際、パブリックベンチマークと自社ユースケースに特化したカスタムevalsの組み合わせが推奨されます。