ベンチマーク

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生成AIの性能評価:様々な手法

近頃話題の文章などを作り出す人工知能の性能を確かめる方法の一つに、人の目で評価する方法があります。これは、人工知能が私たちが期待する通りに動いているかを、人が直接確かめる方法です。 具体的には、人工知能が作った文章の文法に誤りがないか、意味がちゃんと伝わるかなどを評価します。例えば、「今日の空模様は」という書き出しに続く文章として、「雲ひとつない晴天です」と人工知能が作ったとします。この時、文法的に正しく、意味も通じる文章なので、良い評価を与えます。また、「青い風が吹いている」という文章を人工知能が作ったとします。この場合、文法的には正しいですが、意味が通じないため、低い評価を与えます。 同じ質問に対して人工知能が複数の回答を生成した場合、どの回答がより適切かを人間が判断する比較試験なども行われます。例えば、「明日の天気は?」という質問に対して、「晴れ」と「曇り時々晴れ」という二つの回答を人工知能が生成したとします。最新の気象情報と照らし合わせ、より適切な回答を人が選びます。 この方法の利点は、人間の感覚や判断力に基づいて評価できるため、人工知能の出力の質を全体的に判断できることです。つまり、言葉の正しさだけでなく、内容の面白さや創造性なども含めて評価できるということです。 しかし、評価する人によって判断の基準が異なる場合があり、公平な評価が難しいという課題もあります。例えば、ある人は「青い風が吹いている」という表現を詩的だと高く評価するかもしれませんが、別の人は意味がわからないと低く評価するかもしれません。 さらに、評価に時間と費用がかかるため、大量の情報を評価するには向きません。人工知能の性能をさらに向上させるためには、人の手による評価と他の評価方法を組み合わせることが重要です。人の手による評価は、人工知能が作る文章の質を最終的に判断する上で重要な役割を担っています。
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ベンチマーク:性能評価の要

ものごとの良し悪しや性能の高低を測るには、何かしら基準となるものが必要です。この基準となるものを、私たちは「ベンチマーク」と呼びます。まるで、長さを測る物差しや重さを測る秤のように、ベンチマークは様々なものの性能を測り、比べるための土台となるものです。どれくらい優れているのか、他のものと比べてどのくらいの差があるのかを、感情に左右されず、誰から見ても同じように判断できるようにしてくれます。 この判断をより確かなものとするために、ベンチマークは特定の作業や課題に対する成果を数値で表すことを重視します。例えば、計算機の処理速度を測る場合、決められた計算問題を解くのにどれくらいの時間がかかるかを数値で記録します。また、文字を書く道具の使いやすさを比較する場合には、一定の文字数を書き写すのにかかる時間や、書いた文字の美しさなどを数値化して評価します。最近では、人間のように文章を書くことができる大規模言語モデルの性能を評価する際にも、ベンチマークが活用されています。文章の自然さや内容の正確さなどを数値化することで、どのモデルがより優れた文章を書けるのかを客観的に判断できるのです。 ベンチマークは、様々な場面で役立ちます。例えば、新しい製品を開発する際、現在の製品と比べてどの部分が改善されたのかを確認するために用いられます。また、数ある製品の中から自分に合ったものを選ぶ際にも、ベンチマークを参考にすれば、それぞれの製品の性能を比較検討し、最適な選択をすることができます。このように、ベンチマークはものごとの性能を測るだけでなく、製品開発の改善や、私たちがより良い選択をするためにも役立っているのです。
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AIリーダーボード:性能比較ランキング

様々な人工知能の模型や計算方法の良し悪しを評価し、比べられるように順位付けしたものがリーダーボードです。これは、特定の基準となる試験や課題に対する人工知能模型の成績を並べて示すことで、どの模型が最も良い結果を出しているかをすぐに理解できるようにしたものです。例えるなら、人工知能模型の競技会のようなもので、色々な開発者や研究者が作った模型が競い合います。 リーダーボードを見ることで、人工知能技術の進歩を促すことができます。なぜなら、開発者たちは他の開発者の成果を参考に、さらに良い模型を作ろうと努力するからです。また、開発者にとっての指標や目標設定にも役立ちます。自分の作った模型がどの程度の位置にいるのか、他の優れた模型と比べて何が足りないのかを把握することで、今後の開発方針を立てることができます。 リーダーボードには、特定の課題や情報集に特化したものから、幅広い用途に使えるものまで、様々な種類があります。例えば、画像認識に特化したリーダーボードもあれば、自然言語処理全般を対象としたリーダーボードもあります。また、誰でも見られるように公開されているものと、限られた仲間内で共有されているものもあります。公開されているリーダーボードは、より多くの開発者に参加を促し、技術革新を加速させる効果があります。一方、限定されたグループ内で共有されているリーダーボードは、特定の技術分野に特化した研究開発を促進するのに役立ちます。
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言語理解のベンチマーク:GLUE

近年、人工知能、とりわけ言葉を扱う技術は、驚くほどの進歩を見せています。新しい方法が次々と生み出され、その精度は日に日に向上しています。しかし、新しい方法の良し悪しを判断する共通の基準がないと、それぞれの性能を比べることは容易ではありません。例えるなら、様々な教科の試験結果を総合的に見て、生徒全体の学力を判断するのと同じです。特定の教科だけが得意でも、他の教科が苦手であれば、真の学力が高いとは言えないでしょう。人工知能の分野でも同様に、特定の仕事だけができても、他の仕事ができないと、真の理解力が高いとは言えません。 そこで、言葉の理解力を測る共通の試験として、「GLUE」が登場しました。これは、「General Language Understanding Evaluation」の略で、様々な種類の課題をまとめて評価することで、人工知能の総合的な理解力を測ることを目的としています。まるで運動会のように、様々な競技を用意し、総合得点で順位を決めるようなものです。走るのが得意な人工知能もいれば、計算が得意な人工知能もいるでしょう。GLUEは、そのような様々な能力をまとめて評価することで、より実用的な人工知能の開発を促進することを目指しています。具体的には、質問に答える、文章の続きを考える、文章の感情を読み取る、など、様々な種類の課題が出題されます。これらの課題を総合的に評価することで、特定の課題に特化した人工知能ではなく、様々な状況に対応できる、より柔軟で汎用的な人工知能の開発を後押ししています。
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自然言語理解のベンチマーク:GLUE

近ごろの技術の進歩によって、人工知能、とりわけ言葉に関する処理技術はとても大きく進歩しました。様々な新しいやり方が考え出され、正確さも日に日に良くなっています。しかし、新しいやり方を評価するための共通の基準がないと、それぞれの研究成果を比べるのは難しいです。そこで、言葉の理解度を測るための基準となるものとして、「GLUE」というものが出てきました。 GLUEは、言葉に関する様々な処理の課題をまとめて評価することで、人工知能が言葉をどれくらい理解しているかを総合的に測ることができます。この基準は、研究者にとって重要な道具となっており、言葉に関する処理技術の進歩に大きく貢献しています。GLUEの登場のおかげで、異なるやり方を客観的に比べるのが簡単になり、研究の進み具合が速くなりました。 また、GLUEは言葉の処理技術の現状を把握するのにも役立ち、これからの研究の進むべき方向を示す目印としても大切です。たとえば、ある処理技術が他の技術と比べて劣っている点があれば、そこを重点的に改良することで、より優れた処理技術を生み出すヒントになります。さらに、GLUEは誰でも自由に使えるため、新しいやり方の開発や、すでにあるやり方の改良に役立てることができます。 このように、多くの研究者がGLUEを使って研究を進めることで、言葉の処理技術はさらに向上していくと考えられます。言葉の処理技術が進化すれば、私たちの生活はより便利で豊かになるでしょう。機械翻訳の精度向上による国際交流の促進や、文章要約技術による情報収集の効率化など、GLUEは間接的に私たちの生活をより良くしてくれる可能性を秘めているのです。GLUEは言葉に関する処理技術にとって、なくてはならない存在となっています。