LLM/Agent評価に革命を！柔軟なタグ付けの力

この記事は、大規模言語モデル (LLM)とエージェントの評価における画期的な新アプローチを紹介しています。 固定されたカテゴリの代わりに、著者は複数のタグの使用を提唱し、動的な分析と楽なデータ探索を可能にしています。 この革新的な方法は、LLM評価を効率化し、より深い洞察を解き放つことを約束します。

• •この記事では、LLM/Agent評価データに、厳格なカテゴリの代わりに複数のタグ（ラベル）を使用することを提案しています。
• •このアプローチにより、柔軟な分析が可能になり、さらにタグを追加するだけで新しい分析軸を追加できます。
• •データ構造は変更されないため、評価プロセスを簡単に適応および拡張できます。