LLM評価ガイド　本番投入の指標

この記事は、クリーンなベンチマークに頼って本番パフォーマンスを予測するというよくある落とし穴を扱っている。GitHubのシークレットスキャン事例は、実際の入力が曖昧であり、オフラインメトリクスが本番にそのまま反映されないことを示している。精度を優先して誤検知を減らしつつ、再現率を安全域に保ち、レイテンシーやコストといった運用上のガードレールを導入可否の判断に使う。

評価は統合テストに似た継続的プロセスと位置づけ、意味のある変更のたびに評価を再実行し、全設定を記録し、変数を1つずつ変えて改善要因を特定する。オフライン評価はコンテキストやフォーマットを含めて本番タスクを再現しないと、誤った確信につながるとも強調している。

さらに、本番ラベルを絶対的な真実とみなすことへの警告もある。ワークフローの結果が必ずしも真陽性とは限らないからだ。ギャップを埋めるため希少ケースで合成データを使うが、本番に近いデータの補完に留め、代替にはしない。全体として、LLM導入には製品起点の体系的思考が求められるとしている。