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Grounding and Evaluation for Large Language Models(Tutorial)
この論文は、大規模言語モデル（LLM）における評価と基盤構築の重要性、リスク管理、および責任あるAIの実装に関するチュートリアルを提供しています。
論文：https://sites.google.com/view/llm-evaluation-tutorial
以下は、LLMを用いてこの論文の内容を要約したものになります。
要約
このチュートリアルでは、金融サービスや医療、教育などの高リスク領域における大規模言語モデル（LLM）および生成AIの評価と監視の重要性を強調します。具体的には、誤情報やバイアス、セキュリティリスクに対処するための手法を紹介し、実世界の事例やベストプラクティスを通じて、信頼性の高いLLMアプリケーションの構築を促進します。さらに、参加者は責任あるAI技術やツールに関する理解を深め、基礎知識に依存せずに最新の進展と課題について学ぶことができます。このチュートリアルは、研究者や実務者にとって有益な情報源となることを目指しています。
LLM評価チュートリアルの包括的概要
1. はじめに
大規模言語モデル（LLM）や生成AIシステムの急速な普及が進む中、特に金融サービス、医療、教育、国家安全保障といった高リスク分野において、これらのAIモデルやシステムを責任を持って開発・運用することが求められています。本チュートリアルでは、信頼性、安全性、可視性の確保を重視し、LLMの評価と監視に関する重要な問題を探ります。
2. 生成AIシステムに関連する危害
生成AIシステムが直面する主要なリスクには以下のものがあります。
– 無根拠な回答（ハルシネーション）：生成された内容が信頼できる情報源に基づいていないこと。
– セーフティメカニズムの脱獄：システムの安全機能を回避する行為。
– 有害なコンテンツ：差別的、性的または憎悪に満ちた内容の生成。
– 著作権侵害：生成されたコンテンツが他者の権利を侵害すること。
これらのリスクに対処するためのフレームワークとして、リスクの特定、測定、軽減を行うことが提案されています。
3. LLMの包括的評価
LLMや生成AIモデルを導入する際の主な課題には、以下が含まれます：
– 真実性：生成される情報の正確性。
– 安全性：システムが外部からの攻撃に対して堅牢であること。
– バイアスと公平性：モデルが特定のグループに対して偏見を持たないようにすること。
– プライバシー：ユーザーデータの保護と管理。
特に、LLMのグラウンディング（生成された内容が指定された知識ベースに基づくことの保証）が重要であり、これによりモデルの信頼性が向上します。
4. 技術的アプローチ
グラウンディングを実現するための技術的手法には以下が含まれます：
– 情報検索を利用した生成（Retrieval Augmented Generation）: 外部データベースから情報を引き出して生成する。
– 制約付きデコーディング：生成プロセスにおいて特定の制約を設けることによって、より正確な応答を得る。
5. 運用と可視性
実際のLLMアプリケーションにおける運用プロセスや監視手法についても議論します。これには、安全リスクや脆弱性を管理するためのメカニズムが重要です。また、医療、金融サービス、採用、対話型アシスタントなどの異なるアプリケーション領域におけるケーススタディを通じて、具体的な解決策が提示されます。
6. 結論
本チュートリアルは、LLMと生成AIモデルに対する理解を深め、より安全で信頼性の高いAIシステムの開発を促進することを目指しています。参加者は、学術的および業界の幅広い観点からの知識を持ち帰り、実務に役立てることが期待されます。関連する過去のチュートリアルやリソースも提供され、さらなる学びの機会が提供されます。