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LLM同士の評価でAIの真価を測る新時代へ

2025.07.31
評価・ベンチマーク(モデル評価、ベンチマーク、性能測定)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

「人間がAIを評価する時代から、人間ではなくAIがAIを評価する時代へとパラダイムが移るかもしれない」と示唆されています。

研究者たちが実際に数学やプログラミングといった分野でLLM同士の評価を実験したところ、安定性が示されました。

これまでのAI評価には、人間の主観が入ってしまう・
モデルの本当の実力がわからない・信頼できない場合があるなどの問題がありました。

しかしAI同士で評価させ合う方法であれば、これらが解決に向かう可能性があるとのことです。

今後、新しいモデルがどんどん出てくる中で、こうしたベンチマークに依存しない評価は重要な意義を持つ可能性があります。

📄 参照論文

LLM-Crowdsourced: A Benchmark-Free Paradigm for Mutual Evaluation of Large Language Models

著者: Qianhong Guo, Wei Xie, Xiaofang Cai, Enze Wang, Shuoyoucheng Ma 他

所属: National University of Defense Technology, Chinese Academy of Sciences, Academy of Military Science

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