DataRobotの高度なLLM評価・アセスメント指標でAI開発者をエンパワーする

本ブログはグローバルで公開された「Empowering AI builders with advanced LLM evaluation and assessment metrics」の抄訳版です。

急速に進化する生成 AI（GenAI）の領域において、データサイエンティストやAI開発者は、大規模言語（LLMs）を用いて革新的なアプリケーションを構築するための強力なツールを常に求めています。DataRobotは、Playground内にLLMの評価、テスト、アセスメントを行うための高度な指標スイートを導入しており、他プラットフォームとは一線を画す独自の機能を提供しています。

Faithfulness（忠実性）、Correctness（正確性）、Citations（引用）、Rouge-1、Cost（コスト）、Latency（レイテンシ）といったこれらの指標は、GenAIアプリケーションの品質とパフォーマンスを検証するための、包括的かつ標準化されたアプローチをもたらすものです。顧客やAI開発者はこれらの指標を活用することで、信頼性が高く効率的で価値のあるGenAIソリューションを確信を持って開発できるようになります。結果として、市場投入までの時間を短縮し、競争優位性を獲得することが可能になります。本記事では、これらの指標について深く掘り下げ、DataRobotのプラットフォーム内でLLMの可能性を最大限に引き出す方法を探っていきます。

包括的な評価指標の探求

DataRobotのPlaygroundは、ユーザーが検索拡張生成（RAG）の実験をベンチマークし、パフォーマンスを比較してランク付けするための包括的な評価指標セットを提供しています。これらの指標には以下が含まれます。

• Faithfulness: LLMが生成した回答が、ベクトルデータベースから取得したデータをどの程度正確に反映しているかを評価し、情報の信頼性を担保します。
• Correctness: 生成された回答をground truth（正解データ）と比較することで、LLM出力の正確性を評価します。これは医療、金融、法務など、精度が極めて重要なアプリケーションにおいて特に価値があり、顧客がGenAIアプリケーションの提供する情報を信頼できるようになります。
• Citations: LLMがベクトルデータベースにプロンプトを送信する際に検索されたドキュメントを追跡し、回答生成に使用されたソースに関するインサイトを提供します。これにより、アプリケーションが最も適切な情報源を活用しているかを確認でき、生成されたコンテンツの関連性と信憑性が向上するのです。Playgroundのガードモデルは、LLMが使用する引用の品質と関連性の検証にも役立ちます。
• Rouge-1: 生成された回答とベクトルデータベースから検索されたドキュメント間のユニグラム（単語単位）の重複を計算し、生成されたコンテンツの関連性を評価できるようにします。
• Cost および Latency: LLMの実行に伴うコストとレイテンシを追跡する指標も提供しており、効率性と費用対効果の観点から実験を最適化することが可能です。これらの指標は、組織がパフォーマンスと予算のバランスを見出し、GenAIアプリケーションを大規模に展開する際の実現可能性を確保するのに役立ちます。
• ガードモデル: 当社のプラットフォームでは、DataRobotのレジストリにあるガードモデルやカスタムモデルを適用して、LLMの回答を評価することができます。毒性（Toxicity）や個人情報（PII）検出器などのモデルをPlaygroundに追加し、LLMの各出力を評価できるのです。これにより、本番環境にデプロイする前に、LLMの回答に対するガードモデルのテストを容易に行えます。

効率的な実験プロセス

DataRobotのPlaygroundにより、顧客やAI開発者はさまざまなLLM、チャンキング戦略、埋め込み（Embedding）手法、プロンプト手法を自由に試すことが可能になります。この実験プロセスを効率的に進める上で、評価指標は極めて重要な役割を果たします。標準化された評価指標セットを提供することで、DataRobotはユーザーが異なるLLM構成や実験のパフォーマンスを容易に比較できるようにしているのです。これにより、顧客やAI開発者は特定のユースケースに最適なアプローチを選択する際に、データドリブンな意思決定を行うことができ、時間とリソースの節約につながると言えるでしょう。

たとえば、さまざまなチャンキング戦略や埋め込み手法を試すことで、現実のシナリオにおけるGenAIアプリケーションの精度と関連性を大幅に向上させたユーザーもいます。特定の業界要件に合わせた高性能なGenAIソリューションを開発するには、このようなレベルの実験が不可欠です。

最適化とユーザーからのフィードバック

Playgroundの評価指標は、GenAIアプリケーションのパフォーマンスを評価するための価値あるツールとして機能します。Rouge-1やCitationsといった指標を分析することで、顧客やAI開発者は、生成される回答の関連性を高めたり、アプリケーションがベクトルデータベースから最も適切なソースを確実に活用するようにしたりと、モデルの改善余地を特定できます。これらの指標は、生成された回答の品質を評価するための定量的なアプローチを提供するものです。

評価指標に加えて、DataRobotのPlaygroundでは、生成された回答に対して「いいね / よくないね（Thumbs up / Thumbs down）」の評価を通じた直接的なフィードバックを提供できます。このユーザーフィードバックは、ファインチューニング用データセットを作成するための主要な手法です。ユーザーはLLMによって生成された回答をレビューし、その品質と関連性に投票することができます。高く評価された回答は、GenAIアプリケーションをファインチューニングするためのデータセット作成に使用され、ユーザーの好みを学習して将来的にさらに正確で関連性の高い回答を生成できるようになります。つまり、ユーザーは現実の嗜好や要件を反映した包括的なファインチューニングデータセットを作成するために、必要なだけのフィードバックを収集できるということです。

評価指標とユーザーフィードバックを組み合わせることで、顧客やAI開発者はGenAIアプリケーションを最適化するためのデータドリブンな意思決定が可能になります。指標を使用して高性能な回答を特定し、それらをファインチューニングデータセットに組み込むことで、モデルに最良の例から学習させることができるのです。この評価、フィードバック、ファインチューニングの反復プロセスにより、組織はGenAIアプリケーションを継続的に改善し、ユーザー中心の高品質な体験を提供できるようになるでしょう。

迅速な評価のための合成データ生成

DataRobotのPlaygroundにおける際立った機能の一つが、プロンプトと回答の評価を行うための合成データ生成です。この機能により、ユーザーのベクトルデータベースに基づいた「質問と回答」のペアを迅速かつ手間なく作成でき、手動でのデータ作成を必要とせずにRAGの実験パフォーマンスを徹底的に評価できるようになります。

合成データ生成には、以下のような重要なメリットがあります。

• 時間の節約: 大規模なデータセットを手動で作成するには多大な時間がかかります。DataRobotの合成データ生成はこのプロセスを自動化するため、貴重な時間とリソースを節約し、顧客やAI開発者がGenAIアプリケーションのプロトタイプ作成とテストを迅速に行うことを可能にします。
• スケーラビリティ: 何千もの「質問と回答」のペアを生成できるため、RAGの実験を徹底的にテストし、幅広いシナリオにおける堅牢性を確保することができます。この包括的なテストアプローチにより、エンドユーザーのニーズと期待に応える高品質なアプリケーションの提供が実現します。
• 品質評価: 生成された回答を合成データと比較することで、GenAIアプリケーションの品質と精度を容易に評価できます。これにより、GenAIアプリケーションが価値を生み出すまでの時間（Time-to-Value）が短縮され、組織は革新的なソリューションをより早く市場に投入し、それぞれの業界で競争優位性を獲得できるようになるのです。

留意すべき点として、合成データはGenAIアプリケーションを評価するための迅速で効率的な方法を提供する一方で、現実のデータが持つ複雑さやニュアンスを常に完全に捉えられるとは限りません。そのため、GenAIアプリケーションの堅牢性と有効性を担保するためには、合成データを実際のユーザーフィードバックやその他の評価手法と組み合わせて使用することが極めて重要です。

おわりに

Playgroundに備わったDataRobotの高度なLLM評価、テスト、評価指標は、高品質で信頼性が高く、効率的なGenAIアプリケーションを作成するための強力なツールセットを顧客とAI開発者に提供します。包括的な評価指標、効率的な実験と最適化の機能、ユーザーフィードバックの統合、そして迅速な評価のための合成データ生成を提供することで、DataRobotはユーザーがLLMの可能性を最大限に引き出し、意味のある成果を促進できるよう支援しています。

モデルのパフォーマンスに対する確信が深まり、価値創出までの時間が短縮され、アプリケーションのファインチューニングが可能になることで、顧客やAI開発者は、現実の問題を解決しエンドユーザーに価値をもたらす革新的なソリューションの提供に注力できるようになるでしょう。