本番環境投入前の LLM 評価方法とベンチマークの限界について

記事の3ポイント

1. 1

   プロトタイプから本番への評価パラダイムシフト

   クリーンなベンチマークデータでは実運用の複雑さ（曖昧な入力、欠落した文脈など）を捉えきれないため、システムが本番環境に近づくにつれて評価基準そのものを見直す必要がある。

2. 2

   製品決定から逆算した評価設計

   モデルの技術的調整を行う前に、まず「どのような判断を支援するか」という製品側の意思決定を明確にし、許容されるミスの種類と優先すべき指標を定義する。

3. 3

   セキュリティワークフローにおけるトレードオフ管理

   GitHub のシークレットスキャン事例では、精度（False Positive 削減）を主目的としつつ、リコールを安全の制約条件として設定し、両者のバランスを取る評価枠組みを採用した。