- Weights & Biases, LLM 평가 모범 사례 담은 백서 일반 다운로드 공개 > 뉴스 - 스타트업 커뮤니티 씬디스
- Weights & Biases (웨이츠 앤드 바이어시스, 이하 W&B)는 지난 1일 ‘AI EXPO KOREA 2024’에서 백서…, 스타트업에 종사하시는 여러분들의 놀이터 씬디스는 스타트업 커뮤니티 입니다.
Weights & Biases（ウェイト＆バイアセス、以下W＆B）は、1月1日に開催された『AI EXPO KOREA 2024』において、ホワイトペーパー『大規模言語モデル（LLM）評価のためのベストプラクティス』を公開しました。このホワイトペーパーは、W＆Bが運営してきた『Horangi韓国語LLMリーダーボード（http://horangi.ai）』および『Nejumi日本語LLMリーダーボード』の開発および運用経験と、グローバルチームのLLM専門エンジニアの知見を凝縮した59ページのドキュメントであり、PentaSystemとの共同作業を通じて日本語に翻訳されました。
このホワイトペーパーのダウンロードページ
このURLから、このホワイトペーパーのPDF版をご案内しています：http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
『大規模言語モデル（LLM）評価のためのベストプラクティス』概要と目次
このホワイトペーパーは、単にLLM評価のベストプラクティスを示すだけでなく、より優れたモデルの開発と選択を促進することで、生成AIの未来を築くための基盤を提供することを目的としています。LLM評価の全体像を示した後、現在の課題をまとめ、現時点における生成AI評価のベストプラクティスと、より高度化され信頼性の高い評価を提供するためのロードマップを示しています。
・言語モデル評価の全体像
・What to evaluate：評価すべき側面
- 一般的な言語能力
- ドメイン特化能力
- AIガバナンス
・How to evaluate：評価方法
・公開LLMリーダーボード一覧
・Weights & Biasesを使用した評価の実習
・LLMモデル比較による考察
生成AI評価の将来展望
生成AIの評価も、モデルの急速な発展に合わせて、今後も変化し続ける必要があるでしょう。今後、モデルの性能がさらに向上するにつれて、評価側にも多くの課題と努力が求められるでしょう。現在、すでに生成能力評価で90％以上の結果を出せるモデルも存在し、今後、より難易度が高い問題を作成する必要性を示しています。
生成AIモデルの活用範囲が広がる中、特にビジネスや産業での活用においては、より専門的な知識や能力の評価が必要となります。このような専門分野におけるモデルの性能を画一的評価できる方法がないため、重要な領域における評価課題、データセットの開発が急務となっています。その中には、言語だけでなく、画像やデータなど、さまざまな入力形式が求められるケースもあり、開発の難易度を高めています。 また、モデルの性能には、ユーザーの利便性という側面も欠かせません。例えば、推論速度やコスト、APIの安定性、セキュリティ面の考慮など、商用サービスに対する要求が高まるにつれて、ローカルに推論環境を構築する必要性も生まれています。
Weights & Biasesの紹介
Weights & Biases, Inc.は、米国サンフランシスコに本社を置き、エンタープライズレベルのML実験管理とエンドツーエンドのMLOpsワークフローを網羅する、開発者とオペレーター向けのプラットフォームを提供しています。WandBは、LLM開発、画像セグメンテーション、創薬など、さまざまなディープラーニングユースケースで使用されており、NVIDIA、OpenAI、トヨタなど、国内外で80万人以上の機械学習開発者から信頼されている、AI開発における新しいベストプラクティスです。
W＆B日本語ウェブサイト：https://kr.wandb.com
ウェブサイト：https://wandb.ai/site
連絡先
Weights & Biases
営業・マーケティング
ユ・シヒョン
+81-(0)70-4000-5657
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