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HELM エージェント評価フレームワーク(HELM-AE)
エージェント能力向けに拡張されたStanford CRFMのHolistic Evaluation of Language Models。詳細な実例は過去時点のベンチマークのスナップショットであり、現在のモデル推奨ではない。
複雑さ: high評価とモニタリング
30秒でわかる概要
- 概要
- 精度、キャリブレーション、堅牢性、公平性、バイアス、有害性、効率という七つの観点でエージェントの性能を測定し、標準化されたシナリオでのツール利用や API 連携も対象とします。
- 使いどころ
- デプロイ前に複数のエージェントを比較したり、モデルのバージョンやツール連携をまたいだ性能の劣化を追跡したりする場面。
- 注意点
- ベンチマークのスコアは実運用での性能を予測しません。実際のタスクは 42 のテストシナリオと大きく異なる可能性があります。
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HELM エージェント評価フレームワーク: 概要
エージェント能力向けに拡張されたStanford CRFMのHolistic Evaluation of Language Models。詳細な実例は過去時点のベンチマークのスナップショットであり、現在のモデル推奨ではない。
- Holistic 7-metric evaluation (accuracy, calibration, robustness, fairness, bias, toxicity, efficiency)
- Multimodal task assessment
- Tool use and API interaction evaluation
- Simulation environment testing
- Standardized benchmark format
- Open-source evaluation framework
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Holistic Evaluation of Language Models (HELM) - Stanford CRFM
- arXiv:2211.09110 - HELM FrameworkarXiv:2211.09110
- crfm.stanford.edu/helm
このカタログを作ったエンジニアが担当
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