選択できる大規模言語モデルが数多くある中で、特定のタスクにおける大規模モデルのパフォーマンスをどのように評価するかが、私たちにとって大きな課題となっています。 たまたま、Hugging Face が「LLM 評価ガイド」をオープンソース化しているのを目にしました。このガイドでは、LLM 評価に関するさまざまな疑問に体系的に答えています。 自動ベンチマーク、手動評価、LLMによる審査という3つの主要な評価手法を網羅しています。また、豊富な実践的な経験、トラブルシューティング手法、そしてニーズに合った評価ソリューションの設計方法も提供します。 GitHub: https://t.co/L4LjSmvDtN 主な内容: - 自動ベンチマーク：基礎、評価設計、データセットの推奨、実用的な手法を含む。 - 人間による評価: 基本的な概念、人間の注釈者の使用方法、実際の経験について説明します。 - LLM を審査員として活用: 審査モデルの獲得からキューワードの設計、そして評価者自身の評価まで。 - トラブルシューティング: 推論と再現性の問題に対する実用的な解決策。 - 一般知識: モデル推論や単語分割などの基本的な LLM 概念の入門説明。 - 年次詳細分析：2023 年から 2025 年までのオープンソース、評価目的、実用性に関する考察。 コンテンツは難易度別に分かれています。初心者の方は「基本」セクションから始め、上級者は「ヒント」や「トラブルシューティング」の章に直接アクセスできます。さらに、中国語とフランス語のコミュニティ翻訳もご利用いただけます。
