AIモデルの急増とベンチマークの必要性
AIの分野では、新しい、より強力なLLMの開発とリリースが前例のない勢いで進んでいます。それぞれの新しいモデルは、より人間らしいテキスト生成から、高度な問題解決や意思決定能力まで、強化された能力を約束しています。この急速な進歩は、AIの安全性を確保するために、広く採用され信頼できるベンチマークの必要性を強調しています。これらのベンチマークは、研究者、開発者、ユーザーにとって不可欠なツールとして機能し、これらのモデルの性能特性を、精度、信頼性、公平性の観点から徹底的に理解することを可能にします。このような理解は、AI技術の責任ある展開にとって最も重要です。
Vector Instituteの評価状況調査
VectorのAIエンジニアリングチームは、包括的な「評価状況」調査において、世界のさまざまな地域から選ばれた11の主要なLLMを評価するタスクに着手しました。選考には、DeepSeek-R1やCohereのCommand R+などの公開されている（「オープン」）モデルと、OpenAIのGPT-4oやGoogleのGemini 1.5などの市販されている（「クローズド」）モデルの両方が含まれていました。各AIエージェントは、16の異なる性能ベンチマークを含む厳格なテストプロセスを受けました。これは、これまでに実施された最も徹底的で独立した評価の1つとなっています。
主要なベンチマークと評価基準
この調査で使用された16の性能ベンチマークは、AIモデルの効果的かつ責任ある展開に不可欠な幅広い能力を評価するために慎重に選択されました。これらのベンチマークには、以下が含まれます。
- 一般知識: さまざまな分野にわたる事実情報にアクセスして利用するモデルの能力を評価するように設計されたテスト。
- コーディング能力: さまざまなプログラミング言語でコードを理解、生成、デバッグするモデルの能力を測定する評価。
- サイバーセキュリティの堅牢性: 脆弱性を特定し、潜在的なサイバー脅威に対するモデルの回復力を評価することに焦点を当てた評価。
- 推論と問題解決: 複雑なシナリオを分析し、論理的な推論を行い、効果的な解決策を開発するモデルの能力をテストするベンチマーク。
- 自然言語理解: ニュアンスのある表現や文脈上の手がかりなど、人間の言語を理解し解釈するモデルの能力を測定する評価。
- バイアスと公平性: モデルの出力における潜在的なバイアスを特定して軽減し、多様な集団に対して公平で公平な結果を保証するように設計された評価。
Vector Instituteは、各モデルをこの包括的なベンチマークスイートにかけることで、その能力と限界についての全体的かつニュアンスのある理解を提供することを目指しました。
独立した客観的な評価の重要性
VectorのAIエンジニアリング担当バイスプレジデントであるDeval Pandyaは、AIモデルの真の能力を理解する上で、独立した客観的な評価が果たす重要な役割を強調しています。彼は、そのような評価は「精度、信頼性、公平性の観点からモデルがどのように機能するかを理解するために不可欠」であると述べています。堅牢なベンチマークとアクセス可能な評価が利用可能になることで、研究者、組織、政策立案者は、これらの急速に進化するAIモデルとシステムの強み、弱み、現実世界への影響をより深く理解することができます。最終的には、これにより、AI技術に対する信頼が高まり、責任ある開発と展開が促進されます。
透明性とイノベーションのための結果のオープンソース化
画期的な動きとして、Vector Instituteは、調査結果、使用されたベンチマーク、および基盤となるコードを、インタラクティブなリーダーボードを通じてオープンに利用できるようにしました。このイニシアチブは、透明性を促進し、AIイノベーションの進歩を促進することを目的としています。この貴重な情報をオープンソース化することで、Vector Instituteは、研究者、開発者、規制当局、およびエンドユーザーが、結果を個別に検証し、モデルの性能を比較し、独自のベンチマークと評価を開発できるようにしています。この共同アプローチは、AIモデルの改善を推進し、この分野の説明責任を強化することが期待されています。
このプロジェクトを率いたVectorのAIインフラストラクチャおよび研究エンジニアリングマネージャーであるJohn Willesは、このオープンソースアプローチの利点を強調しています。彼は、これにより、関係者が「結果を個別に検証し、モデルの性能を比較し、独自のベンチマークと評価を構築して、改善と説明責任を推進する」ことができると述べています。
インタラクティブリーダーボード
インタラクティブリーダーボードは、調査結果を探索するためのユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供します。ユーザーは次のことができます。
- モデルの性能を比較: さまざまなベンチマークにおける異なるAIモデルの性能を並べて比較して表示します。
- ベンチマークの結果を分析: 個々のベンチマークの結果を詳細に分析して、モデルの能力をより詳細に理解します。
- データとコードをダウンロード: 調査で使用された基盤となるデータとコードにアクセスして、独自の分析と実験を行います。
- 新しいベンチマークを投稿: 将来の評価に含めるために、独自のベンチマークを送信します。
Vector Instituteは、これらのリソースを提供することにより、AI技術の進歩を加速し、責任あるイノベーションを促進する協力的なエコシステムを育成しています。
AIの安全におけるVectorのリーダーシップに基づく構築
このプロジェクトは、世界のAI安全コミュニティで広く使用されているベンチマークの開発におけるVectorの確立されたリーダーシップの自然な延長です。これらのベンチマークには、Vector Instituteの教員およびカナダCIFAR AIチェアであるWenhu ChenとVictor Zhongによって開発されたMMLU-Pro、MMMU、およびOS-Worldが含まれます。この調査はまた、VectorのAIエンジニアリングチームによる最近の取り組みに基づいて、英国AIセキュリティ研究所と協力して作成されたオープンソースのAI安全テストプラットフォームであるInspect Evalsを開発しています。このプラットフォームは、グローバルな安全評価を標準化し、研究者と開発者の間のコラボレーションを促進することを目的としています。
MMLU-Pro、MMMU、およびOS-World
これらのベンチマークは、さまざまな分野におけるAIモデルの能力と限界を評価するための不可欠なツールとなっています。
- MMLU-Pro: 人文科学、社会科学、STEM分野など、幅広い主題に関する質問にAIモデルが回答する能力を評価するために設計されたベンチマーク。
- MMMU: 画像やテキストなどのマルチモーダルデータを理解し推論するAIモデルの能力を評価することに焦点を当てたベンチマーク。
- OS-World: AIモデルが複雑なオープンエンド環境で動作する能力をテストするベンチマークで、新しい状況を学習し適応することが求められます。
Vector Instituteは、これらのベンチマークをAI安全コミュニティに提供することにより、AI技術の理解と責任ある開発の促進に重要な役割を果たしてきました。
Inspect Evals：AI安全テストのためのコラボレーションプラットフォーム
Inspect Evalsは、AI安全評価を標準化し、研究者と開発者の間のコラボレーションを促進するように設計されたオープンソースプラットフォームです。このプラットフォームは、AI安全テストの作成、実行、共有のためのフレームワークを提供し、研究者は次のことを可能にします。
- 標準化された評価を開発: さまざまなAIモデルの安全性を比較するために使用できる厳格で標準化された評価を作成します。
- 評価と結果を共有: 評価と結果をより広いAIコミュニティと共有し、コラボレーションと透明性を促進します。
- リスクを特定して軽減: AI技術に関連する潜在的なリスクを特定して軽減し、責任ある開発と展開を促進します。
Inspect Evalsは、コラボレーションと標準化を促進することにより、より安全で信頼性の高いAIシステムの開発を加速することを目指しています。
安全で責任あるAIの採用を可能にするVectorの役割
組織がAIの変革的な利点をますます追求するにつれて、Vectorは、安全かつ責任ある方法でそれらを実現できる独立した信頼できる専門知識を提供するという独自の立場にあります。Pandyaは、Vectorの業界パートナーがAIの安全性と応用の最前線にいる専門家研究者と協力するインスティテュートのプログラムを強調しています。これらのプログラムは、パートナーが特定のAI関連のビジネス上の課題に対処するためにモデルとテクニックを実験およびテストできる貴重なサンドボックス環境を提供します。
業界パートナーシッププログラム
Vectorの業界パートナーシッププログラムは、次のようなさまざまな利点を提供します。
- 専門家研究者へのアクセス: AIの安全性と応用に関するガイダンスとサポートを提供できる主要なAI研究者とのコラボレーション。
- サンドボックス環境: AIモデルとテクニックを実験するための安全で制御された環境へのアクセス。
- カスタマイズされたソリューション: 各パートナーの特定のニーズと課題に合わせて調整されたカスタマイズされたAIソリューションの開発。
- 知識移転: 知識移転と能力構築の機会。パートナーは独自のAI専門知識を開発できます。
Vectorは、これらのリソースを提供することにより、組織が潜在的なリスクを軽減し、責任ある展開を保証しながら、AIの力を活用できるように支援しています。
特定のビジネス上の課題への対処
Vectorの業界パートナーは、金融サービス、技術革新、医療など、多様な分野から参加しています。これらのパートナーは、Vectorの専門知識を活用して、次のようなさまざまなAI関連のビジネス上の課題に対処しています。
- 不正検出: 金融取引における不正行為を検出および防止するためのAIモデルの開発。
- 個別化医療: 治療計画を個別化し、医療における患者の転帰を改善するためにAIを使用します。
- サプライチェーンの最適化: AIを活用した予測とロジスティクスマネジメントを使用してサプライチェーンの運用を最適化します。
- サイバーセキュリティの脅威検出: サイバーセキュリティの脅威をリアルタイムで検出して対応するためのAIシステムの開発。
Vectorは、業界パートナーと緊密に連携することにより、イノベーションを推進し、さまざまな業界にわたるAIの変革的な可能性を解き放つことを支援しています。