大規模言語モデル（LLM）の評価と比較のポイント：Gartner Insights Pickup（375）

「ChatGPT」の急速な浸透に伴い大規模言語モデル（LLM）が急増し、それらを評価することが課題となっている。本稿ではLLMを評価、比較するための重要な要素と、LLMが自社にもたらす効果と推奨事項を紹介する。

[Ben Yan, Gartner]

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　「ChatGPT」の急速な浸透に伴い、大規模言語モデル（LLM）が急増し、それらを評価することが重要課題となっている。LLMは多面的な性質を持っているため、企業がLLMを評価し、自社に最適なモデルを選択するための万能のアプローチは存在しない。各LLMには測定すべきさまざまな側面があり、企業には特定のユースケースに基づく固有の優先順位がある。

　こうした複雑さがあるものの、どのようなLLMも導入する前に徹底的な評価を行うことは極めて重要だ。以下では、LLMを評価、比較するための重要な要素を概説し、LLMが自社にもたらす効果を測定し、向上させるのに役立つ推奨事項を紹介する。

モデルの種類：汎用（はんよう）vs.ドメイン固有

　LLMを効果的に比較するには、個々のLLMが汎用的なものか、あるいは与えられたタスクやコンテキストに特化したものかを理解することが極めて重要だ。通常、汎用的なLLM（OpenAIのGPTモデルなど）は、幅広い一般的なユースケースをサポートする。特定の業界、ビジネス機能、またはタスクに特化したトレーニングは施されていない。これに対し、ドメイン（業界やビジネス機能）固有LLMは、特定のタスクやドメインに関する専門知識を身につけるために、特殊なデータセットでトレーニングされたり、ファインチューニングされたりしている。

　リーダーは、自社に適したLLMを選択するために、これらのモデルの一般的なユースケースを把握しておく必要がある。

• 汎用モデル：一般的に、広範な自然言語理解と生成タスク（コンテンツ作成や要約など）に使用される。プロンプトエンジニアリング（コンテキスト内学習など）によって、ドメイン固有モデルに比べて優れた能力と柔軟性を発揮する場合が多い
• ドメイン固有モデル：特定のドメイン（水平または垂直）、組織、またはタスク向けに設計されている。特定の業界や分野に関する深い知識を持ち、トレーニングされることで専門的なタスク（コーディング、翻訳、文書理解など）に秀でる

　LLMベースの包括的なソリューションを構築するには、単一のLLMではなく、複数のLLMが必要になる可能性がある。汎用モデルとドメイン固有モデルの両方、さらには他の種類のモデルも必要かもしれない。これらのLLMはソリューション内で異なる役割を担い、さまざまな方法で“協働”することになるだろう。

モデルの能力評価：ベンチマークとテストケース