Evalsの意味

Evalsは、AIモデルやAIを組み込んだシステムを、決めた評価データと基準で繰り返し測る仕組みや活動を指す表現です。OpenAIは、実際の利用例から評価データを作り、モデルの応答を評価し、変更による改善や回帰を確認するためのEvalsを案内しています。評価対象は、正確性、関連性、形式、ツール呼び出し、拒否の適切さ、レイテンシ、費用など、用途に応じて定義します。自動評価だけでなく、ルールベースの検査、別モデルによる判定、人手によるサンプリングを組み合わせる場合もあります。Evalsの結果は、用意したケースと評価基準の範囲での測定値であり、未知の入力や本番環境での完全な正しさを意味しません。データの偏り、評価基準の曖昧さ、評価者モデルの癖、過学習、実ユーザーとの違いに注意し、失敗例を追加しながら継続します。ベンチマークという名前でも、目的と方法を確認して比較します。評価データ自体を変更した場合は、以前の結果との比較条件も記録します。

デモの印象だけでなく、正確性、安全性、ツール利用、回帰を比較できるため、更新判断の根拠になります。

現在は代表データ、失敗例、人手評価、自動評価、データ汚染、実運用ログを組み合わせて継続します。