LLMの総合的な評価に向けて:伝統的な指標と人間のフィードバックを統合

Abstract 抽象 この記事は、伝統的な自動メトリクス(BLEU、ROUGE、および Perplexity)と構造化された人間のフィードバックを組み合わせることにより、大規模言語モデル(LLM)のより包括的な評価方法を提唱しています。 標準的な評価技術の限界を強調しながら、文脈的関連性、正確性、倫理的適切性を決定する人間の評価の重要な役割を強調しています。 詳細な方法論、実践実施例、現実世界のケーススタディを通じて、この記事は、 holistic evaluation strategy can enhance LLM's reliability, better align model performance with user expectations, and support responsible AI development. 1 Introduction 1 導入 人工知能アプリケーションドメインは、GPT-4, Claude, Gemini、およびその他のモデルを含む大規模言語モデル(LLMs)による根本的な変革を経験しました。これらのモデルの広範な使用は、包括的な評価方法を通じて完全な評価を必要とします。これらのモデルの評価は、主にBLEU、ROUGE、METEOR、および戸惑いを含む自動化メトリクスに依存しています。研究結果は、自動評価メトリクスがユーザー満足度とモデルの有効性を正確に予測できないことを示しています。完全な評価枠組みは、評価のための人間のフィードバックと伝統的なメトリクスとの組み合わせを必要とします。この論文は、定量的なメトリクスと人間のフィードバック 2 Limitations of Traditional Metrics 2 伝統的なメトリックの制限 伝統的な指標は、以前のNLPシステムの標準化ベンチマークとして機能しましたが、それでも彼らは現代のLLMを定義するセマンティックの深さ、文脈的適切性、および創造的な能力を測定しません。 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy) (パピネニ、ルーコス、ワード、ジュー、2002) BLEU ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) (Lin) ROUGE METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering) 戸惑い ブルー 評価指標は有用な情報を提供しますが、いくつかの欠点があります: 文脈理解の欠如:BLEUおよび類似の指標はトークンの類似性を測定するが、生成されたテキストの文脈的意義を評価できない。 人間の判断との悪関連性:高い自動スコアは、必ずしも人間の判断に従って高いユーザー満足度につながるものではありません。 Nuance and Creativity insensitivity: These evaluation metrics fail to detect nuanced or creative outputs, which remain essential for practical applications. これらの評価メトリクスは、実用的なアプリケーションに不可欠である。 LLMの評価メトリクス(BLEU、ROUGE、戸惑い、正確性)は、特定のNLPタスクのために開発されたが、現代言語モデルの要件を満たすことができなかった。IBM BLEUスコアは、人間の評価 (0.3-0.4 クリエイティブタスクのための)と弱い関係を示し、ROUGE関連性は、タスクの複雑性に基づいて 0.4-0.6 です。 ダンナ(2023年) (2023年) モンゴル CLEMENTBM NLPモデル評価 NLPモデルの評価 メトリックの語彙の大きさと文脈の長さへの依存は、信頼できないクロスモデル比較を作成し、トークンの予測確率に焦点を当てることは生成されたコンテンツの品質を測定しない(IBM、2024)。 研究は、低迷点のモデルが自動的により有用で正確で安全な出力を生成しないことを示し、最適化目標と現実のユーティリティの間のギャップを説明することを示しています(Devansh、2024)。 IBM メディア 従来の評価方法は、完璧なゴールド基準と単一正しい答えに依存するが、言語生成タスクの主観的性質を考慮しない(Devansh、2024)。 BERTScoreとBLEURTは、セマンティックな意味をキャプチャするためにニューラルインベーディングを使用しますが、アントニム、否定、および文脈的微妙さで困難があります(Oefelein、2023年)。 この研究は、高度な自動化メトリックが人間の言語の複雑さを完全に測定できないことを示しています。 (平成20年) . xCOMET は、複数の評価タイプで最先端のパフォーマンスを達成し、繊細なエラー検出機能を備えています。 xCOMET-lite 圧縮版は、元のパラメータの 2.6% のみを使用しながら 92.1% の品質を維持しています。 ラリオノフ、セレツニョフ、ヴィスコフ、パンチェンコ、エガー(2024年) . メディア 土星雲 アナリティクス メディア 私のプレス ACLアンソロジー 2.1 Example Limitation: 「AIを説明する」という質問に期待される答えは以下の通りです。 「機械を通じて人間の知能プロセスのシミュレーションがAIを定義する」 LLMは、以下の質問に革新的な答えを生成します。 「AIの力は機械を、人間と同様に学び、適応する思考の実体に変える」 従来の評価方法は、より大きな実用的な価値があるにもかかわらず、この答えに低いスコアを与えるでしょう。 3 The Importance of Human Feedback 3.人間の反応の重要性 人間のフィードバックは、生成された出力の有用性と明確性と創造性と事実的正確性と安全性を直接評価することによって、自動評価のギャップに接続します。 文脈的理解:人間は、答えが特定の文脈で論理的に意味があるかどうかを評価する。 実用性:ユーザー満足度を直接評価する。 倫理的調和:生成された出力の倫理的影響、偏見、および適切性を評価します。 人間のフィードバック評価は、質的評価基準に基づいて結果を評価する必要があります。 Metric Description Accuracy Is the provided information correct? Relevance Does the output align with user intent? Clarity Is the information communicated clearly? Safety & Ethics Does it avoid biased or inappropriate responses? 精度 提供された情報は正しいのでしょうか。 関連性 出力はユーザーの意図と一致しているか? 明るさ 情報は明確に伝わっていますか? セキュリティ&倫理 偏見あるいは不適切な反応を避けることはできますか? 4 Integrating Human Feedback with Traditional Metrics 4 伝統的なメトリックと人間のフィードバックを統合する 最近の研究では、自動評価と人間のフィードバックの組み合わせにより、伝統的なメトリクスだけで40〜60%に達する一方で、優先順位は85〜90%に達している(Pathak, 2024) , AIのパフォーマンス評価の現在の方法を変革します。この新しいアプローチは、LLMが一致性と安全性と公平性と人間の価値の調和とともに精度を評価する評価枠組みをどのように必要としているかを示しています。LLMコンポジットの効果的な評価には、主観的な注釈と自動技術の組み合わせが必要です。 レッドハット 自動評価から人間統合アプローチへの移行は、AIパフォーマンスの現在の理解における重要な問題に対処するため、方法論的な強化を超えています。人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)と憲法的なAIと優先学習枠組みの出現は、狭いパフォーマンス指標ではなく、人間の価値と現実世界の適用性に焦点を当てた新しい評価方法論を表しています(Dupont、2025)。 (アタシュバル、2024年) , (ハイエン、2023年) . ラベル IMF電子書籍 RLHF RLHFは、175Bパラメータベースラインモデルを上回る人間のフィードバックを用いた3.3Bパラメータモデルの訓練を通じて優れた効率を達成し、パラメータ効率100倍に達するための調節を最適化します(Lambert, Castricato, Werra, & Havrilla, 2022) システムは、監督されたフィンタリングを含む3つの連続段階を通じて機能し、その後、人間の好みから報酬モデルトレーニングと、プロキシマルポリシー最適化(PPO)を通じて強化学習の最適化(Dupont, 2025)が行われます。 , (ハイエン、2023年) . 抱きしめ顔 ラベル RLHF 標準測定基準が検出できない微妙な人間の好みを検出するため、この方法は効果的に機能します。人間の評価は、RLHFに準拠したモデルが基準モデルよりも85%以上の好みの評価を受け、有用性と無害性と誠実性の大幅な改善を示していることを示しています。 . 抱きしめ顔 HITL(ヒューマン・イン・ザ・ループ)システムの実装により、自動化プロセスを指揮する人間の判断を通じてダイナミックな評価フレームワークが確立され、これらのシステムはタスク特有のパフォーマンスの15～25%の改善を達成し、安全リスクを95%以上削減し、インテリジェントなタスクルーティングを通じて動作し、人間のレビュー者に不確実かつ潜在的に有害な出力を拡大します。この方法は、法的レビューと医療診断の専門分野で最良の結果を示しています(Greyling、2023年)。 , (スーパーアンノート、2025年) オリヴェラ(2024年) メディア スーパーノート Medium ) 4.1 Practical Implementation (With Code Example 自動メトリックとの人間のフィードバック統合のための基本的なフレームワークは、Pythonコードを通じて実装できます。 Step 1: Automated Metrics Calculation. from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu from rouge import Rouge reference = "AI simulates human intelligence in machines." candidate = "AI brings intelligence to machines, allowing them to act like humans." #Calculate BLEU Score bleu_score = sentence_bleu([reference.split()], candidate.split()) #Calculate ROUGE Score rouge = Rouge() rouge_scores = rouge.get_scores(candidate, reference) print("BLEU Score:", bleu_score) print("ROUGE Scores:", rouge_scores) Output for above 1.1896e-231 (≈ 0) BLEU Score: Rouge Score : [ { "rouge-1": { "r": 0.3333333333333333, "p": 0.2, "f": 0.24999999531250006 }, "rouge-2": { "r": 0.0, "p": 0.0, "f": 0.0 }, "rouge-l": { "r": 0.3333333333333333, "p": 0.2, "f": 0.24999999531250006 } } ] これらの結果は強調する: BLEUの脆弱性: すべての次元で非常に貧しいことを意味する4グラムに匹敵しないため、ほぼゼロです。 ROUGE-1とROUGE-Lは基本的な重複(ユニグラム/LCS)をキャプチャしますが、ROUGE-2は一致するビッグラムがないためゼロです。 Step 2: Integrating Human Feedback たとえば、同じ候補者の出力を評価する人間の評価者を持っているとします。 #Human Feedback (Collected from Survey or Annotation) human_feedback = { 'accuracy': 0.9, 'relevance': 0.95, 'clarity': 0.9, 'safety': 1.0 } #Aggregate human score (weighted average) def aggregate_human_score(feedback): weights = {'accuracy':0.3, 'relevance':0.3, 'clarity':0.2, 'safety':0.2} score = sum(feedback[k]*weights[k] for k in feedback) return score human_score = aggregate_human_score(human_feedback) print("Aggregated Human Score:", human_score) Out for above タグ : 935 Aggregated Human Score The aggregate human score of あなたのLLMの出力は、典型的な「良い」値を超えており、ほとんどの実用的なアプリケーションや出版に適しているほぼ完璧な調節のためのわずかな調整でしかありません。 0.935 Step 3: Holistic Aggregation 自動と人間のスコアを組み合わせる: #Holistic Score Calculation def holistic_score(bleu, rouge, human): automated_avg = (bleu + rouge['rouge-l']['f']) / 2 holistic = 0.6 * human + 0.4 * automated_avg return holistic holistic_evaluation = holistic_score(bleu_score, rouge_scores[0], human_score) print("Holistic LLM Score:", holistic_evaluation) Output for above 0.6109999990625 Holistic LLM Score: 重量の混合を反映する: Holistic LLM Score of 0.6109999990625 自動メトリック(BLEU&ROUGE-L平均) 40% 重量 合計ヒューマンスコア - 60% 重量 スコアは ~0.611 は、進む方法についてのガイドラインとともに説明が必要です。 4.1.1. How the Score Was Computed ヒューマンスコア (0.935) は 60% の重量で、最終スコアに 0.561 を貢献したことを意味します。 自動平均スコアは、BLEU ≈ 0 と ROUGE L F1 ≈ 0.2478 の平均を考慮して計算され、0.1239 に相当し、このスコアは、最終スコアに 0.0496 を貢献したことを意味する 40% の重量を持っていました。 合計スコアは、0.6109999にラウンドすると、およそ0.6109999でした。 4.1.2. Interpreting 0.611 on a 0–1 Scale パフォーマンスレベルは、スコアが0.5以下になると「悪い」と見なされます。 モデルは高い人間の評価を受けますが、スティックなレクシカルメトリクスは、スコアが 0.5 から 0.7 までの範囲の低い端にそれらをスコアします。 ほとんどのアプリケーションは、0.8 以上のスコアを「強く受け入れられる」と見なしています。 あなたを適度な範囲に置きます。 The score of 0.611 結果は、正確性と関連性、明確性と安全性に関して、人間の評価者から高い称賛を受けました。 自動メトリックは、正確なnグラムの重複が低かったため、出力を強く罰せた。 4.1.3. Why the Hybrid Score Is Lower Than the Human Score 自動コンポーネントは、BLEUが4グラムの重複がないため、0のスコアを受け取ります。 ROUGE-L F1 のスコア 0.2478 も同じ理由でかなり低いです。 0.935 の人間の評価は、自動化された 40% シートが全体のスコアを約 0.61 に引き下げるのを妨げるものではありません。 4.1.4. Practical Takeaways Trust the Human Rating First The human score indicates the content quality within its specific context. Your current focus on user satisfaction indicates you are already meeting your goals. Decide Your Threshold Your automated metrics require improvement even though your production readiness threshold . is ≥ 0.7 Your automated tasks are ready for deployment when their scores reach or higher regardless of their nature. 0.6 Improve Automated Scores Reuse more of the reference phrasing or add synonyms that match it. Lexical overlap: For BLEU, try smoothing functions (e.g., SmoothingFunction.method1) to avoid zero scores. o Semantic metrics: Consider swapping or augmenting BLEU/ROUGE with BERTScore or BLEURT, which better capture meaning. Smoothing: Consider swapping or augmenting BLEU/ROUGE with BERTScore or BLEURT, which better capture meaning. Semantic metrics: Adjust Weighting (if appropriate) You could reduce the automated weight (e.g., 30 % auto / 70 % human) if you trust human feedback more for your use case. 5 Recent research advances holistic evaluation frameworks 5 最近の研究は、 holistic evaluation frameworks を推進する 2023年から2025年にかけて、研究者たちは、言語モデルのパフォーマンスの複雑な側面に対処するLLMのための完全な評価フレームワークを開発しました。HELM(Holistic Evaluation of Language Models)フレームワークは、以前の評価に比べて96%のカバレッジ改善を達成し、スタンフォードの研究者は、42のシナリオと7つのキーメトリクスをカバーして30以上の著名なモデルを評価し、正確性、カリブレーション、強力性、公平性、偏見、毒性、効率を含む7つのキーメトリクスを達成しました。 . スタンフォード プロメテウス評価システムとその後継者プロメテウス2はオープンソース評価技術の主要な進歩を表しています。プロメテウス2は、GPT-4と0.6-0.7のピアソン関連性を示し、人間の判断と72〜85%の合意を示し、直接評価とカップルランキングの両方を可能にします。 , (Liang, et al. 2025) オオカミ(2024年) . コーネル オープンレビュー サブスタック G-Eval フレームワークは、タスク特有のメトリクスの形式記入パラダイムを通じてプロセスを評価するために、思考の連鎖推論を実装します。フレームワークは、透明な推論に基づく評価が、自動メトリクスが検出できない複雑な言語生成側面を明らかにするため、Confident AI によると伝統的なメトリクスよりも、より良い人間の調和パフォーマンスを提供します。 , (IP、2025) ドメイン特有の評価方法の開発は、一般的な評価ツールが専門的なアプリケーションを適切に測定できないことを専門家がどのように理解しているかを示しています FinBenは、7つの金融ドメインをカバーする36のデータセットを提供し、医療に焦点を当てたベンチマークを合計して、ドメイン特有の能力の正確な評価を可能にします。 ジャイン(2025年) . サブスタック 信頼するAI コーネル メディア MMLU-Pro ベンチマークは、当初の MMLU ベンチマークで発見された 57% のエラー率を専門家による検証と、10 選択の質問からの難易度の増加に取り組んでいます。 6 現実世界の使用例 6.1 ChatGPT Evaluation OpenAI は GPT モデルを改善するために Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) を使用しています. Human evaluators assess model outputs and the scores they provide are used to train a reward model. これらの方法の組み合わせは、GPT-3.5 に比べて事実的精度が 40% 向上した。 . オープン 6.2 Microsoft's Azure AI Studio Azure AI Studio は、ユーザーがデプロイ前にアプリケーションをオフラインでテストし、生産中にオンラインで監視することを可能にするクラウドインフラストラクチャに直接評価ツールを統合します。このプラットフォームは、自動評価者とヒューマン・イン・ザ・ループ認証を組み合わせたハイブリッド評価手法を使用して、企業がアプリケーションのスケーリング中に品質基準を維持するのに役立ちます。 . ターゲット 6.3 Google's Vertex AI Google の Vertex AI の評価システムは、テキスト、画像、オーディオのパフォーマンスを評価するマルチモダル評価の開発を示しています。 長い文脈の評価のための彼らの針のハイスタック方法論は業界標準となり、モデルの幅広い文脈からの情報を取得して利用する能力のスケーラブルな評価を可能にしました。 . ターゲット 6.4 Other Case studies Humanloop、LangSmith、Braintrustなどのプラットフォームがエンドツーエンドの評価ソリューションを提供することにより、商業評価環境は大幅に拡大しています。これらのプラットフォームは通常、カスタム評価開発に比べて60〜80%のコスト削減を達成し、事前に構築されたメトリクス、人間の注釈ワークフロー、生産監視機能を提供しています。 (ラベルボックス、2024年) 強力な評価枠組みの実用的な効果は、医療実装のケーススタディを通じて示されています。マウント・シナイの研究は、タスクグループ化を通じて17倍のAPIコスト削減を示し、同時に正確性の損失なしで最大50の臨床タスクを処理しています。 . 信頼 ラベルボックス DEVコミュニティ Direct Preference Optimization(DPO)の技術的進歩により、明示的な報酬モデルトレーニングの必要性を排除します。DPOの分類アプローチにより、RLHFはトレーニングスピードアップを2〜3倍に引き起こし、品質スコアを損なうことなくトレーニングスピードアップに転換します。DPOシステムはMTベンチで7.5/10のパフォーマンスを達成し、RLHFは7.3/10を達成し、AlpacaEvalでは85%の勝利率を達成し、従来のRLHFでは82%を達成し、トレーニング時間を36時間から12時間に短縮します(SuperAnnotate、2024)。 , (Werra、2024) オオカミ(2024年) . スーパーノート HUGGINGFACE サブスタック 7 Alternative Approach: 7 選択肢: Anthropicが開発した「Constitutional AI」は、人間の注釈要件を80～90%削減し、同時に比較可能なパフォーマンスを維持するための代替アプローチを提供しています。このフレームワークは、二段階のプロセスを通じて人間のラベルではなく、AIフィードバックを使用します:自己批判と修正による監督学習、次にAIフィードバックからの強化学習(RLAIF)。このアプローチは、有害な出力の90%以上削減を達成し、タスクパフォーマンスの95%以上を維持し、AIシステムが構造化された自己改善を通じて人間の価値と調和することを学ぶことができることを示しています(Anthropic, 2022) . アントロピー 8 Challenges and Future Directions 8 課題と未来 8.1 Challenges: スケーラビリティ:大量の人間のフィードバックを収集するプロセスは高価で時間がかかります。人間の評価のコストは、専門家のレビュー者にとって1時間あたり50ドルから200ドルで、幅広い評価を多数の組織にとって不適切にします。品質の人間の評価のプロセスは、ドメインの専門知識と一貫したトレーニングと継続的なカリブレーションに依存し、評価プロセスの複雑さとコストを高めます。異なる注釈者間の合意は、タスクの複雑さが、0.4〜0.8(10Pearls, nd.)10Pearls、(Dilmegani, 2025)AIMultipleの間の相関率に影響を与えるため、幅広い変化を示しています。 偏見と変異性:人間の評価者は評価プロセスに不一致な結果と個人的な偏見をもたらします。 研究では、LLMの91%が、職業的文脈の41%で女性の不足を含むウェブスクラップされたデータから学び、これらの偏見は評価システムを通じて広がり続けています。 評価方法論は、順序効果と長さの好みや人口推定や文化的見通しを通じて偏見を作り出し、多くの組織が効果的に実施するために必要な資源を欠いている体系的な緩和戦略が必要です(Rossi et al., 2024) MITPress, (Barrow et al., 2023)コーネル。 オープンエンドの世代における地上真理の欠如:オープンエンドの世代のタスクにおける地上真理の欠如により、「正確性」は本質的に主観的で文脈依存的であり、複数の有効な応答が明確なランキング基準なしに存在する評価シナリオを作り出します。 自動化およびヒューマン評価の統合に関する課題: 組織は、自動化されたシステムのヒューマンレビューのトリガーの適切な限界を決定するために、広範なランキングを実行する必要がある一方で、自動化およびヒューマンレビューの結果との間の紛争を解決するための既定のプロトコルが必要である。 9 Future Directions: 9 未来の道: 積極的な学習方法の実施は、人間の評価の要求を減らすのに役立ちます。 ヒトのフィードバックデータで訓練された二次人工知能モデルの使用は、ヒトの評価を模する質的評価の自動化を可能にします。 評価方法論の未来は、タスク要件とユーザーのニーズとアプリケーションドメインに応じて評価基準を変更する文脈敏感な方法に依存します これらの方法は、LLMアプリケーションの幅広い範囲を検出できない標準化評価フレームワークの現在の問題を解決することを目指しています。 クロスモダル一致性と一貫性を評価できる統一評価アプローチの開発は、LLMが他のAIシステムと統合され、より有能で多様なアプリケーションを作成するためにますます重要になります。 エージェント評価枠組みは、対応の質と意思決定プロセス、安全性の影響、および意図された目標(Andrenacci, 2025)との調和の両方を評価する必要があります(Chaudhary, 2025) チューリング。 リアルタイム評価システムは、徹底的な評価能力と効率的な計算性能の両方を維持する必要があります。 10 Conclusion 10 結論 人間のフィードバックと自動化メトリックの統合を通じてLLMの評価は、モデルの有効性のための完全な評価方法を作成します。伝統的なメトリックと品質に関する人間の判断の組み合わせは、現実世界のアプリケーションと倫理的コンプライアンスとユーザー満足のためのより良い結果を生成します。総合的な評価方法の実施は、将来の進歩を推進するより正確で倫理的なAIソリューションを生み出します。複数の評価方法論は、自動化効率と人間のレビュー者の判断のバランスを達成するために成功した評価枠組みで使用するべきです。包括的な評価戦略を実施する組織は、安全性、パフォーマンス、および運用効率の大幅な改善を報告し、強力な評価能力への 11 References 11 参照 トップページ > トップページ > トップページ > トップページ > トップページ > トップページ > トップページ > トップページ > トップページ > トップページ > トップページ > - xCOMET-lite: Efficiency and Quality Balance Rei, R. et al. 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