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LLM as a judgeを利用して、デプロイ後の図面解析モデルの精度を追跡する方法を考えてみる with Generative AI on Vertex AI - CADDi Tech Blog
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LLM as a judgeを利用して、デプロイ後の図面解析モデルの精度を追跡する方法を考えてみる with Generative AI on Vertex AI - CADDi Tech Blog
はじめに LLM-as-a-judge 対象のタスク 実験概要 実験のプロセス Generative AI on Vertex AIでの実装 ... はじめに LLM-as-a-judge 対象のタスク 実験概要 実験のプロセス Generative AI on Vertex AIでの実装 評価結果の確認 追加実験 まとめ はじめに こんにちは、Analysisチームの宇佐見です。 こちらはCADDi プロダクトチーム Advent Calendar 2024 6日目の記事になります。 adventar.org 皆さん、機械学習モデルの精度を追ってますか?PoCの話ではなく、デプロイした後の話です。 CADDiが展開するCADDi Drawerの一機能の図面解析も機械学習を用いて行われており、デプロイしたモデルの精度が期待していたよりも低ければ図面から適切な情報を得られない可能性があります。なのでどうにかしてデプロイ後のモデルの精度は監視したいものです。 とはいえ直接的な精度評価は難しいです。従って、例えば間接的に特徴量の推移を追うこと