ドメイン固有モデルのリアリズム指標を最適化するには？

2025-08-28

専門分野の調整方法論

医療／法務のようなリスクの高い分野では、以下のワークフローを推奨する：

基礎テスト:: ジェネリック・リアリズム・ベンチマークを最初に実行する
alignlab eval run truthfulqa --judge llm_rubric
ドメイン拡張:
- 専門的なクイズのテストセットの追加（MedQAデータセットなど）
- 用語チェッカーの設定 (YAML レジストリ経由で追加)
混合評価:
1. alignlab-agentsによる実際のユーザーシナリオのシミュレーション
2. 過信的な予測を防ぐために保守主義の閾値を設定する
3. ドメインエキスパートによるラベリング結果の校正採点基準の比較

あるヘルスケアAIチームの実践によると、TruthfulQAと専門家のレビューを組み合わせることで、モデル幻覚率が18%から5%に減少した。 信頼区間 インジケータの安定性はデータで確認されている。