2024年12月1日、Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Bedrockのモデル評価機能において、LLM-as-a-Judge（プレビュー版）を発表しました。この新機能により、ユーザーは大規模言語モデル（LLM）を評価者として活用し、基盤モデルの性能をより精度高く評価・比較・選定することが可能となります。
アップデートの概要
従来、Amazon Bedrockのモデル評価は、人間による評価や、厳密な文字列一致などの従来の自然言語処理（NLP）メトリクスを使用して行われていました。しかし、これらの方法は迅速であるものの、人間の評価者との強い相関性を持たない場合がありました。新たに導入されたLLM-as-a-Judge機能では、評価者としてLLMを選択することで、人間に近い品質の評価を、完全な人間ベースの評価よりも低コストで迅速に実施できます。
ユーザーは、Amazon Bedrock上で利用可能な複数のLLMから評価者モデルを選択可能です。また、正確性、完全性、プロフェッショナルなスタイルやトーンなどの品質メトリクス、さらに有害性や回答拒否といった責任あるAIメトリクスを設定できます。さらに、独自のプロンプトデータセットを持ち込むことで、評価を自社のデータに合わせてカスタマイズし、複数の評価ジョブ間で結果を比較することが可能です。
想定される利用用途
- チャットボットの品質評価: 顧客対応用のチャットボットの応答品質をLLMを用いて評価し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる。
- コンテンツ生成の検証: 自動生成された記事やレポートの正確性やスタイルを評価し、公開前の品質チェックを効率化。
- 翻訳モデルの性能比較: 複数の翻訳モデルの出力を比較し、最適なモデルを選定する際の指標とする。
- 教育コンテンツの適切性確認: 生成された教育資料が適切で有害でないことを確認し、教育現場での安心利用を促進。
メリット
- 評価精度の向上: LLMを評価者とすることで、人間に近い精度でモデルの性能を評価可能。
- コストと時間の削減: 人間ベースの評価と比較して、低コストかつ迅速に評価を実施。
- 柔軟なカスタマイズ: 独自のプロンプトデータセットを使用することで、特定のユースケースに合わせた評価が可能。
- 多角的な評価指標: 品質メトリクスや責任あるAIメトリクスを組み合わせ、包括的なモデル評価が実現。
デメリット
- LLMのバイアス影響: 評価者として使用するLLM自体のバイアスが評価結果に影響を及ぼす可能性。
- 評価モデルの選定難易度: 適切な評価者モデルを選ぶための専門知識が必要となる場合がある。
- カスタムデータセット準備の手間: 独自のプロンプトデータセットを用意する際、追加のリソースや時間が必要。
- プレビュー版の制約: 現時点ではプレビュー版であり、機能やサポートに制限がある可能性。
まとめ
Amazon BedrockのLLM-as-a-Judge機能は、モデル評価の精度と効率を大幅に向上させる革新的なツールです。これにより、企業は自社のニーズに最適な基盤モデルを迅速に選定し、製品やサービスの品質向上を図ることができます。ただし、LLMのバイアスや評価モデルの選定など、導入に際しては注意が必要です。今後の正式リリースに向けて、さらなる機能拡充と改善が期待されます。
公式サイトはこちら: Amazon Bedrock、LLM-as-a-Judgeによるモデル評価機能をプレビューリリース
