goyoki https://blog.hatena.ne.jp/goyoki/ 千里霧中 https://goyoki.hatenablog.com/ 生成AIを組み込んだソフトウェアの評価では、出力の不確実性や柔軟性が大きいことから、対象をどう評価するかが定番の課題となります。その有望な対応手段にLLM-as-a-judgeがあります。 LLM-as-a-judgeは、生成AIの出力結果の評価・採点を、精度の高いLLMを使って実施する手法です。LLMの柔軟性を活用して、多数かつ幅広い評価の自動化が行えるようになります。 今回はそのLLM-as-a-judgeの実装例を解説します。評価の実装および実行環境は「生成AIアプリケーション評価入門」の解説を参考にしています。 LLM-as-a-judgeの評価者に使用するLLM 評価にはLLM-as… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fgoyoki.hatenablog.com%2Fentry%2F2026%2F06%2F21%2F015128" title="G-Evalを使用してLLM-as-a-judgeを行う - 千里霧中" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-06-21 01:51:28 rich https://goyoki.hatenablog.com/entry/2026/06/21/015128 1.0 100%