本記事では、LLMの性能評価に関する最新の研究動向を紹介します。LLMは様々な分野で驚くべき成果を示していますが、実用化に向けては「信頼性の確保」が重要な課題となっています。そのため、研究者たちは従来のベンチマークテストを根本から見直し、より正確な性能評価方法の確立に取り組んでいます。

背景

LLMは大学院レベルの複雑な問題を解いたり、プログラミングコードを生成したり、膨大な知識の中から必要な情報を探し出したりと目覚ましい発展を遂げています。

そのため、多くの企業がLLMの実用化に強い関心を寄せています。とはいえ、実際の業務への導入には慎重な検討が必要とされています。医療現場での診断支援や、金融機関での投資判断、法律事務所での契約書作成など、わずかな間違いが取り返しのつかない結果を招く可能性がある場面では特に導入の是非が議論されています。実際に、LLMの誤った判断が法的な問題に発展したケースも報告されています。

現在、LLMの性能を測定するために「ベンチマークテスト」と呼ばれる評価手法が広く採用されています。しかしベンチマークテストの捉え方には課題があります。あるベンチマークでLLMの正答率が90-95%に達すると、そのテストは「簡単すぎる」とみなされ、より難しい新しいベンチマークが作られる傾向にあります。しかし、実際には、残りの5-10%の誤りについては十分な検証がなされていません。

つまり、これらのエラーがベンチマーク自体の不完全さによるものなのか、それともLLMの本質的な限界を示しているのか、明確な結論が出ていない状況です。

このような「ほとんど正解しているが少し間違えることがある」ベンチマークは非常に多く存在し、利用者がどう解釈していいのか分からない状況にあります。

このような課題に対応するため、MITの研究者たちは既存の15種類の代表的なベンチマークを徹底的に見直す取り組みを始めました。曖昧な問題や不正確な評価基準を排除し、より信頼性の高いベンチマークの開発を目指しています。以下で詳しく紹介します。