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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 38 件
コーディングベンチマークはエージェント時代とズレている — リーダーボードがエージェントを誤って比べる三つの理由
Tessl のチームが 2026 年 6 月に arXiv へ投稿したポジション論文は、今日のコーディングベンチマークがエージェント型のソフトウェアエンジニアリングと根本的にズレていると主張します。ベンチマークは個々のモデルを測るために作られたのに、私たちはそれで、モデル・ハーネス・コンテキスト・環境・フィードバックが絡み合ったシステム全体を比べているからです。論文は三つの具体的なズレ — モデルとハーネスをひとまとめにする点数、単一正
2026-07-11 · 11 分で読めます #ai#agents#evaluation#software-engineering#coding-benchmarksAI 安全 & アライメント 2026 完全ガイド - Constitutional AI · RLHF · DPO · GRPO · Mechanistic Interpretability · AISI Evals · Red Team 徹底解説
2026年のAI安全とアライメントの全体地形を一気に整理する。outer/inner アライメントや mesa-optimization といった概念的基盤から、RLHF・DPO・GRPO・Constitutional AI に至る学習時アライメント手法、Anthropic RSP や OpenAI Preparedness Framework、Google DeepMind Frontier Safety Framework といった
2026-05-16 · 30 分で読めます #ai-safety#ai-alignment#constitutional-ai#rlhf#dpoAI 安全 / 評価 / レッドチーミング 2026 — Inspect AI / Garak / PyRIT / Promptfoo / OpenAI Evals / lm-eval-harness 深掘りガイド
2026年のAI安全・評価・レッドチーミング エコシステムを1枚にまとめる。Inspect AI(Anthropic、UK AISI採用)、Garak(NVIDIA→独立)、PyRIT(Microsoft)、Promptfoo(YC)、OpenAI Evals、lm-evaluation-harness(EleutherAI)、そして MLflow Evals・Arize Phoenix・DeepEval(Confident AI)・G
2026-05-16 · 31 分で読めます #ai-safety#red-teaming#evaluation#inspect-ai#garakAI Engineering 実戦 — LLM API・RAG・Agent・LoRA/DPO・Vector DB・評価・Observability・Prompt Injection (2025)
本番LLM API呼び出しの本当の難しさ、RAGが単純検索ではない理由、Agentパターン (ReAct・Plan-Execute・ReWOO)、Fine-tuning (LoRA・QLoRA・DPO) をいつやり、いつやらないか、Vector DB決定マトリクス、LLM評価が根本的に難しい理由、コスト最適化、そしてPrompt Injection防御まで。デモではなく、本番AIアプリを出荷する方法。
2026-04-15 · 9 分で読めます #ai-engineering#llm#rag#ai-agent#loraAdvanced RAGパイプライン完全ガイド 2025：チャンキング戦略、リランキング、エージェンティックRAG、評価
Advanced RAGの全て！文書チャンキング戦略（Semantic/Recursive/Agentic）、リランキング（Cohere/ColBERT/Cross-encoder）、Query Transformation、エージェンティックRAG（Self-RAG/CRAG）、マルチモーダルRAG、評価（RAGAS/TruLens）、本番最適化。
2026-04-13 · 25 分で読めます #rag#chunking#reranking#agentic-rag#evaluationPydanticAI 実践ガイド: 2026年にPythonチームが本番エージェントへ採用する理由
Python中心のエージェントシステム、モデルの柔軟性、耐久性のあるワークフロー、可観測性、評価基盤を必要とするチーム向けのPydanticAI実践ガイドです。
2026-04-12 · 9 分で読めます #pydantic#pydantic-ai#python#ai-agent#mcpカスタムグレーダーを使うOpenAI RFT実践ガイド: プロダクトチームとプラットフォームチーム向け
OpenAIの強化ファインチューニングをカスタムグレーダーで運用する方法を、適用判断、データ準備、チェックポイント評価、安全なロールアウトの観点から整理する。
2026-04-12 · 7 分で読めます #ai-platform#openai#rft#reinforcement-fine-tuning#custom-gradersMastra 実践ガイド: 2026年にTypeScriptチームが本番AIエージェントへ採用する理由
オープンソースのTypeScriptスタックの中で、エージェント、メモリ、ワークフロー、可観測性、評価、プロダクション導入をまとめて扱いたいチーム向けのMastra実践ガイドです。
2026-04-12 · 10 分で読めます #mastra#typescript#ai-agent#mcp#memoryOpenAI、Azure、AWSのエンタープライズ向けエージェント観測性と評価の比較ガイド
OpenAI、Azure、AWSにおけるエージェント観測性、評価、ダッシュボード、OpenTelemetry連携を比較し、プラットフォーム、プロダクト、インフラの各チームがロールアウト判断を下すための実務ガイドです。
2026-04-12 · 6 分で読めます #openai#azure#aws#observability#evaluationBFCLベンチマーク完全ガイド2025：Tool Calling性能評価、リーダーボード分析、モデル比較
BFCL（Berkeley Function Calling Leaderboard）の全て！ベンチマークカテゴリ（Simple/Multiple/Parallel/Relevance/AST）、評価メトリック、モデル性能比較（Claude/GPT/Gemini/Llama）、自社モデル評価方法、Tool Calling改善戦略。
2026-03-25 · 30 分で読めます #bfcl#benchmark#tool-calling#function-calling#evaluationLLM評価とベンチマーク完全ガイド：MMLU、MT-Bench、RAGAS、LM-Eval
LLMを正しく評価するための完全ガイド。MMLU、MT-Bench、HumanEvalなどの標準ベンチマークから、RAGASによるRAGシステム評価、LM-Evaluation-Harnessの実践的使用、そしてプロダクションLLM評価パイプラインまで詳しく解説します。
2026-03-17 · 24 分で読めます #llm#evaluation#benchmark#ragas#lm-evalLLM評価・ベンチマーク完全ガイド：本当に重要なことを測定する
LLMの評価とベンチマークに関する包括的なガイドです。標準的な学術ベンチマーク（MMLU、HELM、MT-Bench）、本番環境での評価パイプライン、LLM-as-judge、人間による評価、RAG評価、安全性テスト、実用的なカスタム評価フレームワークの構築方法までを網羅しています。
2026-03-17 · 27 分で読めます #llm#evaluation#benchmark#mmlu#helmGemini API を本番に載せるための Prompt、Guardrails、Evaluation
Gemini API を本番サービスで扱うために必要なプロンプト設計、structured output、安全性ポリシー、評価ループ、コスト制御を整理した実践ガイドです。
2026-03-17 · 7 分で読めます #gemini#generative-ai#ai#llmops#prompt-engineeringAIベンチマークデータセット完全ガイド: ImageNet、COCO、GLUE、MMLU、HumanEval
AIモデル評価のための主要ベンチマークデータセット完全ガイド。コンピュータビジョン（ImageNet、COCO、ADE20K）、NLP（GLUE、SuperGLUE、SQuAD、MMLU）、コード（HumanEval、MBPP）、LLM評価（HELM、MT-Bench）を詳細解説。
2026-03-17 · 32 分で読めます #benchmark#datasets#imagenet#coco#glueチャットボット評価体系構築ガイド：LLM-as-Judge・RAGAS・自動化テストパイプライン
LLMベースチャットボットの品質評価体系を体系的に構築する方法を扱います。RAGASフレームワークを活用したRAGパイプライン評価、LLM-as-Judgeパターン、自動化テストパイプライン構築、プロダクションモニタリングまで実践ガイドを提供します。
2026-03-10 · 27 分で読めます #chatbot#evaluation#ragas#llm-as-judge#testingRAG品質評価と失敗パターン分析：検索拡張生成の診断と改善
RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの品質を体系的に評価する方法と、よく発生する失敗パターンを分析します。Retriever、Reranker、Generator各コンポーネントの評価指標からRAGAS、DeepEvalなどのフレームワーク比較、そして実践的なデバッグワークフローまでカバーします。
2026-03-07 · 25 分で読めます #rag#llm#evaluation#ragas#deepevalLLM評価プロダクションガイド：MMLUベンチマークからカスタム評価パイプラインまで
MMLUやHumanEvalなどの主要ベンチマークの理解から、カスタム評価パイプラインの構築、統計的有意性検定、CI/CD自動評価ワークフロー、プロダクション監視戦略まで、LLM評価を網羅的に解説する実践ガイドです。
2026-03-07 · 27 分で読めます #llm#evaluation#benchmarks#mmlu#humanevalRAGチャットボット評価実践：オフライン/オンライン品質測定からプロダクションガードレールまで
RAGチャットボットを実際のサービスで安定的に運用するための評価体系をまとめる。オフラインベンチマーク、LLM-as-a-Judge、オンライン実験、アラート閾値、回帰防止パイプラインまでコード中心で扱う。
2026-03-04 · 22 分で読めます #chatbot#rag#evaluation#llmops#production