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[JaSST nano vol.33] AI がAIをテストする?Azure Prompt f...

norotororo
February 20, 2024

[JaSST nano vol.33] AI がAIをテストする?Azure Prompt flowを使った感想とLLMのテストについて

JaSST nano vol.33で使用した発表資料です。Demoの部分は後ほど更新します...

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February 20, 2024
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Transcript

  1. ©︎ OMOTECH 自己紹介 野呂 歩希Ibuki Noro @Norotororo 株式会社おもしろテクノロジー 代表取締役 ex.

    ソニーGM&O, eXmotion 北陸先端科学技術大学院大学 東京社会人コース(情報科学) Keyword: ソフトウェア工学, Agile, DevOps, 組込み, 新規事業 初LTです!! JaSST nano ありがとうなの!!
  2. ©︎ OMOTECH Azure Prompt flowとは Azure Machine Learning プロンプト フローは、大規模言語モデル

    (LLM) によって動作する AI アプリケーションの開発サイクル全体を合理化するために設計された開発ツールです。 LLM ベースの AI アプリケーションの勢いが世界中で拡大し続ける中、Azure Machine Learning プロンプト フローは、AI アプリケーションのプロトタイプ作成、実験、反復、デプロイの プロセスを簡素化する包括的なソリューションを提供します。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/prompt-flow/overview-what-is-prompt-flow Microsoft 公式文書より
  3. ©︎ OMOTECH 参考情報:Prompt flowの便利な特徴 • AzureのGUIだけでなく、VS Code(エディタ)上でもGUIでの開発ができる • VS Code

    Extensionとして提供 • CLIでの実行もできる • ローカル実行が可能 • リポジトリで開発しているアプリケーションを呼び出すことも可能 • GPTを使った評価以外にも多数のオプションがある • ベクトル評価,RAGのパラメータをどれくらい使っているか? etc • かなりマニアックな印象 • そのままDocker imageにしてアプリケーションにすることもできる
  4. ©︎ OMOTECH LLMのテストは厄介 • 基本:自然言語の入力に対して、その内容に沿った自然言語を出力する • LLMはタスクに対して汎用性能を持つ • [参考情報] GPT-4:

    米国司法試験合格, 大学院試験合格 • 実際にアプリを開発してみると、最初からなんとなく動いてしまう • 一方で、精度100%は厳しい。いい感じの落とし所を探す必要性。 • プロダクトとしていい感じであることをテストするためには? https://openai.com/research/gpt-4
  5. ©︎ OMOTECH タスクの抽象度を変えて評価する 例) LLMにレシピを出力させる機能の確認項目 レシピが出力できること イタリア料理 のレシピ 和食 のレシピ

    中華 のレシピ パスタ 寿司 ラーメン 餃子 抽象度が高すぎる これだけではちょっと不安 適切な抽象度 ある程度は網羅できそう 組み合わせテストもできそう ex. イタリア風おにぎり … 細かすぎる どこまで評価すればいいのかが不明瞭 大量の良質なデータがあれば この粒度でテストすることも可能 抽象度 高 低 補足:リリース後の入出力の精度監視・データの更新はMust