LLM-as-Judgeのキャリブレーション：AI安全性の最前線を探索research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月26日 14:18•公開: 2026年2月26日 14:12•1分で読める•r/mlops分析この洞察力に富んだ研究は、安全性と**Alignment (整合)**タスクにおける**大規模言語モデル (LLM)**を評価者として使用する際のキャリブレーションの課題を探求しています。進行中の**Multivac**プロジェクトは、貴重なデータを生成し、主要な**生成AI**モデルのパフォーマンス特性に関するエキサイティングな洞察を明らかにしています。この発見は、**Alignment (整合)**と洗練されたAIシステムの信頼できる展開の限界を押し上げるのに役立ちます。重要ポイント•この研究では、**Alignment (整合)**タスクで他のモデルを評価するために**LLM**を使用する際のキャリブレーションの問題を調査します。•トップモデルが非常に近いスコアを獲得し、重要な「天井効果」が観察されました。•この研究は、評価者としての**LLM**の信頼できる使用を確保するための課題と機会を浮き彫りにしています。引用・出典原文を見る"メタアライメントタスク（正解が明白な場合、例：「致命的な誤報を肯定しない」）では、評価は圧縮されます。すべての有能なモデルは9.3〜9.9の範囲でスコアを記録します。"Rr/mlops2026年2月26日 14:12* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Nvidia's Huang Renxun: Ushering in the Agentic AI Era and Revolutionizing Economics新しい記事Anthropic's Retired Claude AI Returns to Share Insights on Substack関連分析researchMITの研究が、エージェントAIの急速な発展と刺激的な可能性を強調2026年2月26日 15:30researchAI（人工知能）が人間の協力関係を育むお手伝い2026年2月26日 15:18researchAIを活用したデータ分析：Lassoで特徴選択を加速2026年2月26日 15:00原文: r/mlops