無料ホワイトペーパー: 「大規模言語モデル（LLM）評価のベストプラクティス」
急速に発展を続ける大規模言語モデルは活用によってより多くの価値を生み出すことが求められています。目的に合ったモデルを選択し、その性能を向上していくためには、優れた評価手法と自動化された評価プロセスの構築が求められています。このホワイトペーパーではWeights & Biasesが国内最大級のLLM日本語評価リーダーボードであるNejumi.AIを開発・運営してきた経験に基づき、生成AI・LLM評価のベストプラクティスを共有します：
• 言語生成モデル評価の全体像
• 代表的なLLMリーダーボードの種類と特徴
• LLMモデルの評価手法のベストプラクティス
• 最新の評価手法を自社の開発に取り入れる方法
• Weights & Biasesを使った評価プロセス構築の事例
• 評価を不安定にする要因の理解
• 今後の生成AI評価の展望
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また、Weights & Biasesの過去のホワイトペーパーも併せてご利用ください：
• 「LLMをゼロからトレーニングするためのベストプラクティス」
• 「LLMファインチューニングとプロンプトエンジニアリング」
スケーラブル＆セキュア
弊社は、大規模な分散学習によって拡大可能なソリューションを提供しています。これは、セキュアなクラウドホスティング、貴社のプライベートクラウドでもご利用いただけます。
With Weights & Biases you can:
重要な開発者リソースを中核ビジネスに集中させる
停滞を少なくして、新しい機械学習モデルを迅速に立ち上げる
中央のSoR（記録システム）でIPを保護
新しいMLエンジニアのオンボーディングを素早く行い、作業の重複を回避
TRIのケーススタディ
概要
トヨタ・リサーチ・インスティテュートの使命は、世界で最も安全なモビリティを構築することです。TRIの機械学習チームは自動運転車を追求しており、Weights & BiasesのSoR（記録システム）を使ってモデルの再現性を実現しています。
企業規模：300人以上
業界：自動運転車
問題
Adrien Gaidonが率いるMLチームはトレーニングモデル用の世界クラスのインフラストラクチャーを構築しましたが、貴重な結果を追跡してバージョン管理するための優れた手段がありませんでした。
同チームは、中央SoR（記録システム）の必要性にすぐに気づきましたが、ソリューションを社内で構築することは、チームの本質的な目標を見失うことになると考えました。
ソリューション
TRIチームは、実験管理の問題に関してさまざまなソリューションを比較し、Weights & Biasesを採用しました。それは、機械学習プロジェクトを調整するのに最高のプラットフォームだったからです。
実験管理と予測可視化に対して不安定な社内ツールや臨時のソリューションを検討する代わりに、MLチームは、W&Bの軽量実験トラッキングと可視化ソリューションを標準化することができました。
W&Bダッシュボードにより、データセットとモデルバージョンを比較し、すべての実験と結果において信頼できる記録を維持してきました。MLエンジニアは、モデル開発の貴重な作業に集中できるようになり、プロジェクトの進捗が加速化されるようになりました。
