第40回：代表的なベンチマーク（SuperGLUEなど）

Hello there, ('ω')ノ

～「このモデル、どれくらい賢いの？」を比較する“ものさし”～

AIやLLMのニュースでよく出てくる「GPT-4はSuperGLUEでスコア89.8を記録」「ClaudeはMMLUで人間並みの性能に到達」といった表現。

でもそれ、何をどう測って、なぜすごいのか、ピンと来ない方も多いのではないでしょうか？

今回は、LLMの実力を測るための“ベンチマーク（共通テスト）”の仕組みをわかりやすく紹介し、業務にどう活かせるかも見ていきましょう。

🧪 ベンチマークとは？

AIモデルを公平に比べるための“共通のテスト問題集”のこと

たとえば、英語のテストでTOEICやTOEFLがあるように、LLMにも「標準問題集」があります。これを解かせてスコアを出すことで、モデル同士の実力を客観的に比較できます。

ベンチマーク名	主な内容	用途
SuperGLUE	難易度の高い言語理解テスト（意図の把握、推論など）	高性能モデルの比較に使われる定番
MMLU（Massive Multitask Language Understanding）	学術や一般常識を含む多分野の知識テスト	人間レベルの幅広い知識を測定
HELLASWAG	常識推論（文の続きを自然につなげる）	日常的な文脈理解力の検証
ARC（AI2 Reasoning Challenge）	小中学生レベルの理科系問題	論理的思考・推論力の測定
BIG-Bench	260以上の多様なタスクを含む大規模テスト	モデルの汎用性・多様性を評価
TruthfulQA	嘘をつかずに正しいことを答えられるか？	ハルシネーション（虚偽生成）検出向け
GSM8K	小学生レベルの算数問題（文章題）	ステップバイステップの思考力を評価

SuperGLUE（スーパグルー）は、従来のGLUE（自然言語理解テスト）を超える高難度版。以下のような人間のような理解・推論能力を必要とする問題が含まれています：

📊 GPT-4などの最新モデルは、このSuperGLUEで人間の平均スコアを超える性能を出しています。

その通りです。SuperGLUEやMMLUは「共通の物差し」としては便利ですが、実業務にはそのまま使えません。しかし、それでも重要な理由は：

活用ポイント	説明
✔️ モデル選定の目安になる	どのモデルが“思考力”や“事実性”に強いかを見る参考にできる
✔️ カスタマイズ対象の判断に	ベンチマークで高得点でも、業務ではRAGやLoRAで補強が必要なことも
✔️ テスト設計のヒントに	自社独自の評価セットを作る際の“問題の型”として応用できる

ベンチマークの考え方を活かして、自社用のミニ評価セットを作ると非常に役立ちます。

Best regards, (^^ゞ