グーグルAIは最近、大規模言語モデル（LLMs）を効果的にテストおよび分析するための実験的な評価ツール「Stax」をリリースしました。従来のソフトウェアテストとは異なり、LLMsは確率的なシステムであり、同じプロンプトに対して異なる応答を生成することがあるため、評価の一貫性と再現性が複雑になります。そのため、Staxは開発者がカスタム基準に基づいて異なるLLMsを評価および比較できる構造化された方法を提供します。

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モデルの評価を行う際には、ランキングや一般的なベンチマークテストがよく使用されますが、これらは高レベルのモデルの進展を追跡するには役立ちますが、特定の分野のニーズを反映しません。例えば、オープン領域の推論タスクで優れたパフォーマンスを示すモデルでも、コンプライアンス要約や法律文書の分析、または特定企業の質問への回答などの専門的なユースケースを処理できない可能性があります。Staxは、開発者が自身のユースケースに関連する評価プロセスを定義できるようにすることで、この問題を解決しています。

Staxの重要な機能の一つは「素早く比較」です。この機能により、開発者は複数のプロンプトを並べて異なるモデルをテストでき、プロンプト設計やモデル選択が出力結果に与える影響をより簡単に理解し、試行錯誤にかかる時間を短縮できます。また、Staxには「プロジェクトとデータセット」の機能もあり、大規模なテストが必要な場合、開発者は構造化されたテストセットを作成し、複数のサンプルで一貫した評価基準を適用できます。これにより、再現性がサポートされるだけでなく、より現実的な条件下でのモデル評価も容易になります。

Staxのコアコンセプトは「自動評価器」です。開発者は自社のユースケースに適したカスタム評価器を構築したり、既存の評価器を使用したりできます。組み込みオプションでは、一般的な評価カテゴリがカバーされており、例えば流暢さ（文法的正しさや読みやすさ）、基本性（参照資料との事実的一致性）、および安全性（有害または不適切なコンテンツを避けること）などが含まれます。この柔軟性により、評価が単一の汎用指標ではなく、実際のニーズに合わせて行われるようになります。

さらに、Staxの分析ダッシュボードは結果の解釈をより簡単にします。開発者はパフォーマンスのトレンドを確認し、異なる評価器の出力を比較し、同じデータセット上の異なるモデルのパフォーマンスを分析できます。全体的に見ると、Staxは開発者に、一時的なテストから構造化された評価への移行を可能にするツールを提供し、チームが本番環境でモデルが特定の条件下でどのように動作するかをより良く理解し、出力が実際のアプリケーションで必要な基準に適合しているかどうかを追跡するのを支援します。

プロジェクト:https://stax.withgoogle.com/landing/index.html

ポイント:

🌟 Staxは、グーグルAIがリリースした実験的なツールで、開発者がカスタム基準に基づいて大規模言語モデルを評価するのに役立ちます。

🔍 「素早く比較」と「プロジェクトとデータセット」の機能により、開発者はモデルのテストと評価をより効率的に行えます。

📊 Staxはカスタムおよびプリビルドの評価器をサポートし、開発者が実際のニーズに合った評価結果を得られるようにします。