JDLA生成AIテスト＞生成AIの技術＞特徴（6/6）
２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。
こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。
さて、今回は生成AIの技術についてです。
大規模言語モデルの性能評価について知っている。
リーダーボード、ベンチマーク
生成AIでまとめた内容は以下の通りです。
まずはBingから。
大規模言語モデルの性能評価には、リーダーボードとベンチマークが使用されます1。
ベンチマークは、特定のタスクに対して、モデルの性能を測定するための基準となるデータセットです。ベンチマークは、テキスト生成、文章分類、質疑応答などのタスクに対して、正解ラベルが付与されたデータを用いて、モデルの性能を評価します。ベンチマークは、モデルの性能を比較するために使用されます。
リーダーボードは、ベンチマークの結果をランキング化したもので、モデルの性能を比較するために使用されます。リーダーボードは、モデルの性能を可視化し、モデルの改善に役立ちます。リーダーボードは、ベンチマークの結果に基づいて、モデルの性能をランキング化します。
以上が、大規模言語モデルの性能評価についての説明です。
次にChatGPT４
大規模言語モデルの性能評価は、そのモデルがどの程度うまく特定のタスクを実行できるかを測定するために行われます。この評価には「リーダーボード」と「ベンチマーク」という用語がよく使用されます。
### リーダーボード
リーダーボードは、異なるモデルやアルゴリズムが特定のタスクやベンチマークにおけるパフォーマンスを比較するためのランキングシステムです。研究コミュニティや企業は、自らのモデルを試験し、それらの結果をリーダーボードに投稿することで、他のモデルや過去のアプローチとの比較を行います。これにより、最も精度が高い、最も効率的、あるいは特定のタスクに最も適したモデルを一目で識別できるようになります。
### ベンチマーク
ベンチマークは、モデルの性能を定量的に評価するための標準化されたテストセットや評価基準を指します。ベンチマークは、特定のタスク（例えば、自然言語理解、翻訳、要約、質問応答など）に対するモデルの能力を測定するために設計されています。評価には通常、精度、リコール、F1スコアなどのメトリクスが使用され、モデルがどれだけ正確にタスクを実行できるかを示します。
ベンチマークは、一般に公開されており、誰でもアクセスして使用できるため、研究者や開発者が自分のモデルを客観的に評価するのに役立ちます。さらに、異なるモデル間での比較を可能にするため、ベンチマークは固定されたデータセットや評価手順に基づいています。
リーダーボードとベンチマークは、AIコミュニティにとって、新しいアプローチや技術の進歩を測定し、競争を促進し、研究の方向性を導くための重要なツールです。それらによって、大規模言語モデルの研究開発が透明になり、技術の進歩が促進されます。
JDLAの試験のシラバスは意外とタフですね。
これをしっかり学べば実力が付くと思います。
続けましょう。
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